Caracteristicas
hyperparameteroptimizationautomltuningbayesian
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + API simple y Pythonica
- + Algoritmos de busqueda avanzados (TPE, CMA-ES)
- + Pruning de trials no prometedores
- + Dashboard de visualizacion incluido
- + Integracion con todos los frameworks ML
- + Busqueda paralela y distribuida
Desventajas
- - Requiere definir espacio de busqueda
- - Puede ser costoso computacionalmente
- - Curva de aprendizaje para opciones avanzadas
- - Storage distribuido requiere configuracion
- - Resultados pueden variar entre ejecuciones
Casos de Uso
- Tuning automatico de hiperparametros
- AutoML ligero
- Optimizacion de arquitecturas de redes
- Feature selection
- Busqueda de configuraciones optimas
- Experimentos de ML reproducibles