الگوریتم های بهینه سازی در یادگیری ماشین

چکیده مقاله

یادگیری ماشین، به عنوان یکی از شاخه های نوین علوم کامپیوتر، با ارائه راهکارهایی برای استخراج دانش از داده ها و حل مسائل پیچیده، تحولی شگرف در بسیاری از صنایع ایجاد کرده است هسته اصلی فرایند یادگیری ماشین، یافتن مدل هایی است که با کمترین خطا، الگوهای موجود در داده ها را یاد بگیرند و بتوانند پیش بینی های دقیقی انجام دهند اینجاست که بهینه سازی، نقشی حیاتی ایفا می کند؛ الگوریتم های بهینه سازی با هدف یافتن پارامترهای بهینه برای مدل های یادگیری ماشین، به طور مداوم تلاش می کنند تا عملکرد مدل را بهبود بخشند و به نتایج مطلوب تری دست یابند در این مقاله، به بررسی و مقایسه انواع الگوریتم های بهینه سازی متداول در یادگیری ماشین می پردازیم ابتدا، به الگوریتم های مبتنی بر گرادیان مانند گرادیان کاهشی Gradient Descent و انواع پیشرفته تر آن مانند گرادیان کاهشی با ممانعت Momentum ، آدام Adam ، و RMSprop می پردازیم و مزایا، معایب و پیچیدگی های محاسباتی هر یک را مورد بحث قرار می دهیم سپس، الگوریتم های بهینه سازی بدون گرادیان همچون الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm و روش های جستجوی تصادفی را معرفی می کنیم و کاربردهای آن ها را در مسائل مختلف یادگیری ماشین بررسی می کنیم در نهایت، با مقایسه و تحلیل این الگوریتم ها بر اساس معیارهایی مانند سرعت همگرایی، دقت، مقیاس پذیری و حساسیت به تنظیمات ابرپارامترها، به بررسی چالش های موجود در بهینه سازی یادگیری ماشین مانند بهینه سازی توابع غیر محدب، گیر افتادن در نقاط زین اسبی Saddle Points و نرخ یادگیری و چشم اندازهای آینده در این حوزه می پردازیم این مقاله با ارائه یک دیدگاه جامع درباره الگوریتم های بهینه سازی، به علاقه مندان به یادگیری ماشین کمک می کند تا انتخاب آگاهانه تری برای حل مسائل خود داشته باشند و عملکرد مدل های خود را به حداکثر برسانند

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

علیرضا مبینی دهکردی

کارشناسی علوم کامپیوتر

مبینی دهکردی، علیرضا،1404،الگوریتم های بهینه سازی در یادگیری ماشین،سومین همایش بین المللی فناوری های هوشمند در عرصه علوم تربیتی، روانشناسی، مشاوره ، فلسفه

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات سومین همایش بین المللی فناوری های هوشمند در عرصه علوم تربیتی، روانشناسی، مشاوره ، فلسفه28 مهر 1404