Основные понятия оптимизации | Глобальные и локальные минимумы, ограничения и алгоритмы скачать в хорошем качестве

Основные понятия оптимизации | Глобальные и локальные минимумы, ограничения и алгоритмы

В этом видео мы познакомим вас со многими основными понятиями математической оптимизации — ключевой темой в статистике, машинном обучении и искусственном интеллекте. Оптимизация — это наука о минимизации или максимизации функций, часто при наличии ограничений. Мы обсудим, что такое целевые функции, что означают множества ограничений, и вы узнаете разницу между глобальным и локальным минимумом, почему важны задачи без ограничений и с ограничениями, и как алгоритмы оптимизации работают на практике. Мы также объясним, почему оптимизация является принципиально сложной задачей, представим идею теорем об отсутствии бесплатного обеда и покажем, как предположения о классах задач (модели, оракулы, критерии остановки) делают оптимизацию разрешимой и сопоставимой. Чтобы сделать все более конкретным, мы закончим простым примером машинного обучения: линейная регрессия методом наименьших квадратов, рассматриваемая как задача оптимизации параметров. Если вас интересует теория вероятностей, оптимизация, статистика, машинное обучение и ИИ, подпишитесь на наш канал, чтобы не пропустить будущие видео. #Оптимизация #МашинноеОбучение #Математика #ТеорияОптимизации #ГрадиентныйСпуск #ИскусственныйИнтеллект #Статистика