Какие существуют методы оптимизации вычислений при больших значениях в различных профессиях?

Возможно, имелись в виду методы оптимизации вычислений при работе с большими данными, которые применяются в разных областях, включая биоинформатику, финансовую аналитику, системы рекомендаций и интернет вещей. cyberleninka.ru

Некоторые из таких методов:

• Стохастические методы оптимизации. cyberleninka.ru Например, Stochastic Gradient Descent (SGD) — фундаментальный алгоритм для обучения крупных моделей на больших данных. cyberleninka.ru
• Распределённые алгоритмы. cyberleninka.ru Они позволяют эффективно решать задачи обработки больших данных. cyberleninka.ru
• Методы машинного обучения и их гибридные комбинации. cyberleninka.ru
• Методы нелинейного программирования. hub.exponenta.ru Их применяют для решения оптимальных задач с нелинейными функциями цели. hub.exponenta.ru
• Динамическое программирование. hub.exponenta.ru books.ifmo.ru Метод декомпозиции задачи по времени, который представляет собой алгоритм определения оптимальной стратегии управления на всех стадиях процесса. books.ifmo.ru
• Метод ветвей и границ. books.ifmo.ru Включает две процедуры: ветвление и нахождение оценок (границ). books.ifmo.ru

Выбор метода оптимизации зависит от постановки задачи и используемой математической модели объекта оптимизации. hub.exponenta.ru