Descripción: La selección de hiperparámetros es el proceso de elegir los mejores hiperparámetros de un conjunto de candidatos para optimizar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que no se aprenden directamente a partir de los datos. Estos pueden incluir parámetros como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, el tamaño del lote, entre otros. La correcta selección de estos hiperparámetros es crucial, ya que pueden influir significativamente en la precisión y la capacidad de generalización del modelo. Un hiperparámetro mal ajustado puede llevar a un sobreajuste o subajuste, afectando negativamente el rendimiento del modelo en datos no vistos. Existen diversas técnicas para la optimización de hiperparámetros, como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula y métodos más avanzados como la optimización bayesiana. La selección de hiperparámetros se ha convertido en un área de investigación activa, dado el creciente uso de modelos complejos en diversas aplicaciones tecnológicas, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. En resumen, la selección de hiperparámetros es un componente esencial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos y robustos.
