Model Tuning

El ajuste del modelo (model tuning) es uno de los pasos más determinantes para lograr que un sistema de IA funcione bien en producción. Consiste en probar y ajustar hiperparámetros, es decir, configuraciones previas al entrenamiento que definen el “comportamiento” del algoritmo.

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Ejemplos típicos: la tasa de aprendizaje en redes neuronales, el número de vecinos en k-NN, o el grado de regularización en modelos lineales. Una elección acertada puede marcar la diferencia entre un modelo mediocre y uno competitivo.

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En la práctica, el ajuste puede ser manual —con prueba y error apoyado en la intuición del científico de datos— o automatizado mediante técnicas como grid search, random search o métodos más sofisticados basados en optimización bayesiana. En los últimos años, herramientas de AutoML han permitido incluso a equipos pequeños realizar ajustes a gran escala con resultados de nivel industrial.

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El gran desafío del tuning es el coste computacional: explorar miles de combinaciones puede requerir horas o días de entrenamiento. Por ello, se investiga cómo equilibrar la búsqueda exhaustiva con métodos heurísticos que ofrezcan un buen rendimiento con menos recursos.

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📖 Referencias:

• Li et al., Hyperband: A Novel Bandit-Based Approach to Hyperparameter Optimization (ICLR, 2017)