{"id":3477,"date":"2025-10-05T00:00:00","date_gmt":"2025-10-04T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/hiperparametro\/"},"modified":"2025-10-07T14:59:49","modified_gmt":"2025-10-07T12:59:49","slug":"hiperparametro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/hiperparametro","title":{"rendered":"Hyperparam\u00e8tre"},"content":{"rendered":"

Al hablar de <\/span>aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/a>, los hiperpar\u00e1metros son los ajustes que definimos para controlar el proceso de entrenamiento de un modelo.<\/strong> Mientras que los par\u00e1metros del modelo se aprenden autom\u00e1ticamente durante el proceso de entrenamiento (como los coeficientes en una regresi\u00f3n lineal), los hiperpar\u00e1metros son configuraciones que deben preestablecerse antes de iniciar el entrenamiento del modelo.<\/span><\/p>\n

Estos hiperpar\u00e1metros afectan directamente la capacidad del modelo para aprender de los datos y generalizar a nuevos conjuntos de datos. Algunos ejemplos comunes de hiperpar\u00e1metros son la tasa de aprendizaje en algoritmos de optimizaci\u00f3n y la profundidad m\u00e1xima de un \u00e1rbol de decisi\u00f3n, entre otros.<\/span><\/p>\n

Si se eligen correctamente los hiperpar\u00e1metros, el modelo tendr\u00e1 mejor rendimiento<\/strong>, mientras que una selecci\u00f3n incorrecta resultar\u00e1 en un modelo que no se ajuste bien a los datos o que tenga un rendimiento deficiente en datos no vistos. En la pr\u00e1ctica, encontrar los mejores valores para los hiperpar\u00e1metros requiere de experiencia y unas pruebas de experimentaci\u00f3n para irlos refinando con el tiempo.<\/span><\/p>\n

Diferencia entre par\u00e1metro e hiperpar\u00e1metro<\/span><\/h2>\n

Es muy com\u00fan confundir los par\u00e1metros con los hiperpar\u00e1metros, pero en realidad son dos componentes del machine learning con funciones muy distintas. Los par\u00e1metros en el aprendizaje autom\u00e1tico son variables internas del modelo<\/strong> que se ajustan autom\u00e1ticamente durante el entrenamiento para que el modelo pueda realizar la tarea para la que ha sido dise\u00f1ado.<\/span><\/p>\n

Por su parte, los hiperpar\u00e1metros son valores externos al modelo <\/strong>que se establecen antes del entrenamiento y afectan la forma en que el modelo aprende de los datos, controlando aspectos del proceso de entrenamiento como la velocidad de aprendizaje, la complejidad del modelo o el n\u00famero de iteraciones.<\/span><\/p>\n

Dicho de forma sencilla, el algoritmo recurre a las reglas que dictan los hiperpar\u00e1metros para aprender de una forma determinada bas\u00e1ndose en los par\u00e1metros.<\/strong><\/span><\/p>\n

Ejemplos de hiperpar\u00e1metros<\/span><\/h2>\n

Algunos ejemplos de hiperpar\u00e1metros muy utilizados son:<\/span><\/p>\n