Hyperparameter Tuning
El ajuste de hiperparámetros es el proceso de buscar la combinación óptima de valores para los hiperparámetros de un modelo con el fin de mejorar su rendimiento. A diferencia de los parámetros internos, que se aprenden automáticamente, los hiperparámetros deben definirse y optimizarse de forma externa.
Contexto
La elección adecuada de hiperparámetros puede marcar la diferencia entre un modelo mediocre y uno de alto rendimiento. Entre las técnicas más usadas están:
- Grid Search: probar todas las combinaciones dentro de un espacio limitado.
- Random Search: explorar combinaciones al azar, con menos coste.
- Optimización bayesiana: guiar la búsqueda hacia regiones más prometedoras.
Ejemplos prácticos
- Redes neuronales: ajustar tasa de aprendizaje, número de capas y tamaño de lotes.
- Árboles de decisión / bosques aleatorios: profundidad máxima y número de árboles.
- SVM: calibrar el kernel y los parámetros de penalización.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Aumenta la precisión y capacidad de generalización.
- ✅ Puede integrarse en flujos de MLOps de forma automatizada.
- ❌ Costoso en tiempo y cómputo.
- ❌ Riesgo de sobreajuste si no se controla bien.
El ajuste de hiperparámetros suele ser una de las fases más demandantes en un proyecto de machine learning. Aunque no forman parte de los pesos aprendidos, los hiperparámetros definen la “personalidad” del modelo: cuánto aprende en cada iteración, qué tan profundo es, o cuánta regularización se aplica.
Existen técnicas clásicas como la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria, pero en la práctica se utilizan cada vez más métodos adaptativos como la optimización bayesiana o los algoritmos evolutivos. Estos enfoques permiten explorar espacios complejos de forma más inteligente, reduciendo tiempo y costes.
En la práctica, el tuning se combina con herramientas de AutoML que prueban configuraciones de manera automática. Sin embargo, el juicio humano sigue siendo esencial: no solo importa la métrica de precisión, sino también factores como el tiempo de entrenamiento, la interpretabilidad y la estabilidad del modelo en producción.
📚 Referencias
- Bergstra, J., Bengio, Y. (2012). Random Search for Hyper-Parameter Optimization.
