Особливості використання алгоритмів оптимізації в задачах штучного інтелекту
Анотація
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.
Посилання
10 найкращих алгоритмів машинного навчання. URL: https://www.unite.ai/ uk/десять-найкращих-алгоритмів-машинного-навчання/
Машинне навчання: як штучний інтелект вчиться і розвивається. URL: https://bizmag.com.ua/mashynne-navchannya/
Що таке GAN-генеративно-змагальні нейронні мережі і як їх застосувати для генерації зображень. URL: https://evergreens.com.ua/ua/articles/gan.html