Optimalisasi adalah bahan yang paling penting dalam resep algoritma pembelajaran mesin . Dimulai dengan mendefinisikan beberapa jenis fungsi kerugian/fungsi biaya dan diakhiri dengan meminimalkannya menggunakan satu atau rutinitas optimasi lainnya.
Juga, apa saja jenis teknik optimasi?
Menu utama
- Optimasi Berkelanjutan.
- Optimasi Terbatas Terikat.
- Optimasi Terbatas.
- Optimasi Bebas Derivatif.
- Optimasi Diskrit.
- Optimasi Global.
- Pemrograman Linier.
- Optimasi yang Tidak Dapat Dibedakan.
Selain itu, teknik optimasi mana yang paling umum digunakan untuk pelatihan jaringan saraf? Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang paling dasar tetapi paling banyak digunakan. Ini banyak digunakan dalam regresi linier dan algoritma klasifikasi. Backpropagation dalam jaringan saraf juga menggunakan algoritma penurunan gradien.
Sederhananya, apa itu optimasi ML?
Perbedaannya sangat tipis antara pembelajaran mesin ( ML ) dan teori pengoptimalan . Dalam ML , idenya adalah untuk mempelajari fungsi yang meminimalkan kesalahan atau yang memaksimalkan hadiah daripada hukuman. Ya, banyak pembelajaran dapat dilihat sebagai pengoptimalan . Sebenarnya belajar adalah masalah optimasi .
Untuk apa optimasi digunakan?
Optimasi , juga dikenal sebagai pemrograman matematika, kumpulan prinsip dan metode matematika yang digunakan untuk memecahkan masalah kuantitatif dalam banyak disiplin ilmu, termasuk fisika, biologi, teknik, ekonomi, dan bisnis.