Optimierung
term_id: optimization
Category: basic_concepts
Definition
Im maschinellen Lernen bezieht sich Optimierung auf die Algorithmen, die verwendet werden, um die Parameter eines Modells anzupassen, um eine Verlustfunktion zu minimieren und dadurch die Modellleistung zu verbessern. Zu den gängigen Methoden gehören Gradientenabstieg und stochastischer Gradientenabstieg.
Summary
Der mathematische Prozess der Minimierung oder Maximierung einer Zielfunktion, um die besten Lösungsparameter zu finden.
Key Concepts
- Minimierung der Verlustfunktion
- Gradientenabstieg
- Lernrate
- Konvergenz
Use Cases
- Training neuronaler Netze
- Hyperparameter-Tuning
- Probleme der Ressourcenallokation