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Los hiperparámetros son parámetros que se definen antes de entrenar un modelo de inteligencia artificial y que influyen en su aprendizaje. A diferencia de los parámetros aprendidos por el modelo, los hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje o el tamaño de las capas neuronales, se fijan manualmente y se ajustan para optimizar el rendimiento del modelo.
