الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهینه سازی (Machine Learning Algorithms for Optimization)، در ریاضیات (Mathematics)

انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :

الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهینه سازی (Machine Learning Algorithms for Optimization) :

📌 معرفی

الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهینه سازی (Machine Learning Algorithms for Optimization) به استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین برای بهبود فرآیند بهینه سازی یا حل مسائل بهینه سازی اشاره دارد. این یک حوزه دوطرفه است: هم بهینه سازی برای یادگیری ماشین استفاده می شود و هم یادگیری ماشین برای بهینه سازی.

🔧 کاربردها

یادگیری برای بهینه سازی (Learning to Optimize): آموزش یک مدل (مثلا یک شبکه عصبی) برای عمل به عنوان یک بهینه ساز. این مدل با مشاهده تاریخچه به روزرسانی ها روی مسائل آموزشی، یاد می گیرد که چگونه پارامترها را برای مسائل جدید به روز کند. این همان فرا-یادگیری برای بهینه سازی است که قبلا توضیح داده شد.

مدل سازی جایگزین (Surrogate Modeling): استفاده از مدل های یادگیری ماشین (مانند فرآیندهای گاوسی، شبکه های عصبی، یا جنگل های تصادفی) برای تقریب توابع هدف پرهزینه و هدایت جستجو (مانند بهینه سازی بیزی).

کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): استفاده از تکنیک هایی مانند PCA یا autoencoders برای کاهش ابعاد فضای جستجو قبل از بهینه سازی.

تشریح فضای جستجو (Search Space Characterization): استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل ویژگی های فضای جستجو و انتخاب الگوریتم بهینه سازی مناسب.