Особливості використання алгоритмів оптимізації в задачах штучного інтелекту

Abstract

Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) зазнали значного розвитку, визначаючи нові перспективи для автоматизації та вдосконалення великої кількості завдань. Важливим складником цих технологій є алгоритми оптимізації, які визначають ефективність та точність моделей.
Оптимізація – ключовий етап у розв’язанні задач машинного навчання. Її мета – знайти найкращі параметри моделі, які мінімізують функцію втрат або максимізують точність прогнозування. Для досягнення цієї мети використовуються різні алгоритми оптимізації. Водночас виникає потреба в постійному вдосконаленні й адаптації алгоритмів оптимізації до нових завдань та обмежень.