Генетические алгоритмы применяются в машинном обучении для решения следующих задач:

1. Выбор признаков. 14 Во многих задачах машинного обучения качество и релевантность признаков играют ключевую роль в производительности модели. 1 Генетические алгоритмы позволяют искать в огромном пространстве комбинаций признаков подмножество, которое даёт лучшую предсказательную производительность. 1 Этот процесс выбора признаков может улучшить эффективность модели и снизить переобучение. 1
2. Настройка гиперпараметров. 1 Моделям машинного обучения часто требуется тонкая настройка гиперпараметров, таких как скорости обучения, условия регуляризации и архитектура сети. 1 Генетические алгоритмы могут эффективно искать лучшую комбинацию гиперпараметров, оптимизируя производительность модели и уменьшая необходимость ручной настройки. 1
3. Поиск нейронной архитектуры. 1 Это процесс обнаружения оптимальных архитектур нейронных сетей для конкретных задач. 1 Генетические алгоритмы позволяют исследовать широкий диапазон структур сетей, включая количество слоёв, типы слоёв и связи между ними, что приводит к современным моделям глубокого обучения. 1