Descripción: La selección de modelo de hiperparámetros es un proceso crucial en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que implica elegir el conjunto óptimo de hiperparámetros para un modelo específico. Los hiperparámetros son parámetros que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que influyen en su rendimiento, como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal o el tamaño del lote. La correcta selección de estos hiperparámetros puede marcar la diferencia entre un modelo que generaliza bien y uno que se sobreajusta a los datos de entrenamiento. Este proceso no solo requiere un entendimiento profundo del modelo y de los datos, sino también la implementación de técnicas de optimización que permitan explorar de manera eficiente el espacio de hiperparámetros. Entre las técnicas más comunes se encuentran la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula y métodos más avanzados como la optimización bayesiana. La selección adecuada de hiperparámetros es fundamental para maximizar el rendimiento del modelo y, por ende, su aplicabilidad en tareas del mundo real, como la clasificación de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural o la predicción de series temporales.
