Некоторые методы оптимизации кода в алгоритмах машинного обучения:

• Супервизорное обучение. 1 Модели обучаются на размеченных данных, включающих различные метрики производительности и характеристики программного кода. 1 На основе этих данных алгоритмы машинного обучения могут предсказывать, как изменения в коде повлияют на его производительность. 1
• Ненадзорное обучение. 1 Этот метод полезен, когда нет размеченных данных или когда необходимо выявить скрытые зависимости и паттерны в коде. 1 Алгоритмы кластеризации могут группировать похожие фрагменты кода, что позволяет применять к ним общие стратегии оптимизации. 1
• Реинфорсментное обучение (обучение с подкреплением). 1 Агент обучается оптимизировать код путём взаимодействия с окружением и получения вознаграждений за успешные действия. 1 Агент пробует различные изменения в коде и наблюдает за результатами, постепенно обучаясь выбирать стратегии, которые приводят к улучшению производительности. 1
• Автоматическая генерация кода с помощью машинного обучения. 1 Этот подход позволяет автоматически создавать более эффективные версии алгоритмов, используя знания, полученные из анализа большого количества примеров. 1 Например, машинное обучение может быть использовано для автоматической векторизации кода, распараллеливания задач или оптимизации использования памяти. 1
• Градиентный спуск. 34 Идея этого метода заключается в итеративном обновлении переменных в противоположном направлении градиентов целевой функции. 3 При каждом обновлении этот метод направляет модель на поиск цели и постепенно сходится к оптимальному значению целевой функции. 3