Какие методы оптимизации используются в машинном обучении для решения экстремальных задач?

Для решения экстремальных задач в машинном обучении могут использоваться, например, следующие методы оптимизации:

• Extremal Optimization (EO). www.mql5.com Метаэвристический алгоритм оптимизации, вдохновлённый моделью Бака-Снеппена. www.mql5.com Предназначен для применения в задачах, требующих поиска качественного решения за счёт последовательного устранения наименее подходящих компонентов в популяции. www.mql5.com
• Метод случайного поиска. www.imt-journal.ru Эффективен при решении задач большой размерности или при поиске глобального экстремума. www.imt-journal.ru В ходе метода произвольно выбираются точки из рассматриваемой области, и в каждой точке рассчитывается значение целевой функции. www.imt-journal.ru
• Скаляризационные методы. dzen.ru Например, метод взвешенных коэффициентов или метод Чебышева. dzen.ru Позволяют преобразовать многокритериальную задачу в однокритериальную посредством введения весовых коэффициентов для каждой из целей. dzen.ru
• Эволюционные алгоритмы. dzen.ru Вдохновлены биологическими процессами естественного отбора и мутаций. dzen.ru Эффективно справляются с задачами, где аналитические решения недоступны или неэффективны. dzen.ru
• Метод градиентного спуска. vk.com Наиболее популярный метод оптимизации. vk.com Идея заключается в итеративном обновлении переменных в (противоположном) направлении градиентов целевой функции. vk.com