# Trabajar con la optimización de modelos

Puede configurar sus modelos para que se entrenen con o sin las funciones de optimización disponibles.

## Optimización inteligente de modelos

De manera predeterminada, Qlik Predict utiliza la optimización inteligente de modelos para perfeccionarlos automáticamente mediante iteraciones en las selecciones de características y aplicando transformaciones avanzadas. Puede desactivar esta característica para cada versión del experimento si necesita más control sobre el proceso de entrenamiento.

Para más información, vea [Optimización inteligente de modelos](https://help.qlik.com/es-ES/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/intelligent-model-optimization.htm).

## Optimización de hiperparámetros

Ajuste sus modelos utilizando funciones avanzadas de aprendizaje automático.

Para más información, vea [Optimización de hiperparámetros](https://help.qlik.com/es-ES/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/hyperparameter-optimization.htm).

## Crear modelos basados en el tiempo

Para los modelos de clasificación y regresión, active el entrenamiento basado en el tiempo si sus datos de entrenamiento dependen de información específica de fecha u hora.

Para más información, vea [Crear modelos basados en el tiempo](https://help.qlik.com/es-ES/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-aware-models.htm).

## Más información

* [Configurar experimentos](https://help.qlik.com/es-ES/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm)