مقدمه‌ای بر بهینه سازی با یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی مطالعه برنامه ­های محاسباتی است که مجموعه ­ای از کارها را با استفاده از الگوریتم ­های آماده، بدون نیاز به تعداد زیادی دستورالعمل­ خارج از آن، انجام می­دهد. امروزه یادگیری ماشینی با استفاده از هوش مصنوعی توسعه عظیمی در صنعت محاسبات ایجاد کرده و سطح پیش‌بینی‌ها را با استفاده از پلتفرم‌های محاسباتی بهبود داده است. جهت ساخت یک مدل ریاضی متشکل از ورودی­ ها و خروجی­ ها، الگوریتم­ های موجود در آن تا حد زیادی بهینه شده ­اند. یادگیری ماشینی برای استفاده در آنالیز داده ­ها بهینه شده است که راه را برای حل بسیاری از مسائل تجاری هموار می­کند.

بهینه سازی با یادگیری ماشینی چیست؟

بهینه سازی یکی از قوی ترین فاکتورها در مورد الگوریتم ­ها است. با کمک ماشین، بهینه سازی یادگیری با به حداقل رساندن قیمت تا حد زیادی، به تابع هزینه رسیدگی می­کند. بنابراین انتخاب الگوریتم‌های بهینه‌سازی مرتبط با یادگیری ماشینی، سطح بالایی از دقت را در فاکتورهای مهم تولید، یعنی زمان و هزینه، ایجاد کرده است. در صنایع مدرن در مورد کاربردهای این موضوع به طور وسیع و گسترده تحقیق شده است.

الگوریتم­ های ساده مختلفی با یافتن پارامترهای موثر بر تابع هزینه، روی مینیمم سازی تابع هزینه تمرکز کرده­ اند. برای رسیدن به اهداف یادگیری ماشینی، از الگوریتم­ های بهینه سازی برای یافتن این پارامترها استفاده می­شود.

الگوریتم گرادیان کاهشی (The gradient descent algorithm) برای هر پارامتری که بر تابع هزینه تأثیر می­گذارد محاسبه انجام می­دهد. برای مینیمم سازی هزینه، گرادیان ­ها برای هر پارامتر نیاز به تنظیم دارند.

بهینه‌سازی با یادگیری ماشین تغییراتی اساسی را در رویکرد الگوریتم ایجاد کرده است که بسیار بهتر از رویکرد قدیمی با انواع فرمول‌بندی‌ها و پارادایم‌های جدید است.

بهینه‌سازی بر موضوعات خاصی از الگوریتم‌های محدب (convex algorithms)، پیچیدگی و سایر نظریه‌های بهینه‌سازی تأکید می­کند.

امروزه محققان روی عملکرد این الگوریتم ­ها کار می­کنند تا جواب­ ها را با یادگیری ماشینی بهینه کنند.

چرا به بهینه سازی با یادگیری ماشینی نیاز داریم؟

• مزایای بهینه سازی با یادگیری ماشینی نقش مهمی در توسعه علم محاسبات ایفا کرده است.
• اگر به سناریوی فعلی نگاه کنیم، می‌توان گفت در طول سال­ های گذشته سازمان‌های مختلف کوچک تا متوسط، صنایع جهانی و سایر سازمان­ ها از تکنیک‌های بهینه‌سازی برای یافتن جواب­ ها استفاده کرده­اند.
• تمامی کالاهای مهندسی که هم به صورت فیزیکی و هم مجازی تولید شده ­اند، با استفاده از جواب­ های بهینه­ به دست آمده از­ الگوریتم­های مختلف، ساخته شده ­اند.
• یادگیری ماشینی یک فناوری مستقل نیست و نه تنها از فناوری بهینه‌سازی بهره می­برد، بلکه ایده‌های بهینه‌سازی جدیدی تولید می‌کند که مزایای زیادی برای کاربران نهایی ایجاد می‌کند.
• به دلیل کاربرد عظیم و همچنین رویکردهای نظری سازنده، بهینه سازی در ارتباط با یادگیری ماشینی اهمیت زیادی پیدا کرده است.
• از آنجایی که اندازه کلی، ظرفیت و ارزش گذاری مسائل در حال افزایش است، تکنیک‌های بهینه‌سازی موجب ارائه روش‌های بهینه ‌شده منحصر به فرد و با کیفیت­ تری برای حل این مسائل شده است.
• قلب یادگیری ماشینی بهینه سازی است زیرا الگوریتم­ها درگیر یافتن پارامترهای مناسب برای مدل­های هدف، با استفاده از تجربیات به دست آمده هستند.
• مسائل بهینه سازی زیادی وجود داشته است که شامل برازش داده ­ها می­شوند و رویکردهای مختلفی برای یافتن جواب­ های بهینه برای آن ابداع شده است.
• این الگوریتم‌ها به منظور ریشه‌کن کردن مشکلات بهینه‌سازی، در کارکردهای مختلف استراتژی‌های جستجوی هیوریستیک (heuristics) استفاده می‌شوند.
• الگوریتم‌های بهینه‌سازی مجموعه‌ای از ورودی‌های سازمان‌یافته را تولید می‌کنند که به‌جای پیروی از مجموعه‌ای دقیق از دستورالعمل‌های الگوریتم­های ایستا، پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده را به عنوان خروجی تولید می‌کنند.
• تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشینی به راهنمایی کسب‌ و کارها به سمت یک جواب بهینه با سرعتی بالا در مواجهه با تمام مسائل بهینه ‌سازی، کمک می‌کنند.
• با کارآمدی بهینه سازی مبتنی بر یادگیری ماشین، برآورد کلی بار محاسباتی برای مجموعه عظیم از داده ­ها حل و بهینه می­شود.

اهمیت بهینه سازی با یادگیری ماشینی

رویکرد بهینه‌سازی با کمک یادگیری ماشینی با تکنیک‌های الگوریتم سریع خود و رویکرد غلبه بر رفتار سنتی، روز به روز در حال افزایش است.

اهمیت آن به شرح زیر است:

• اولین اهمیت این الگوریتم­ ها تعمیم بهتر آن است که در موقعیت­ ها یا رویکردهای مختلف، خروجی یا پاسخ را به یک شکل تولید می­کند.
• رویکرد یادگیری ماشینی از نظر عملکردی بسیار مقیاس‌پذیر است. این رویکرد بسیاری از مسائل بهینه‌سازی را که سر راه هستند، تولید و حل کرده و در نتیجه به بهره‌وری بیشتر سازمان‌های بزرگ و کوچک و یافتن جواب‌ها کمک نموده است.
• الگوریتم­ های بهینه سازی با یادگیری ماشینی بهترین عملکرد را از نظر خروجی بهینه ارائه می­ دهند که به طور موثر، کارایی کلی الگوریتم ­های بهینه سازی، زمان اجرای کلی و همچنین حل مسائل مدیریت حافظه را تا حد زیادی بهبود می ­بخشند.
• الگوریتم بهینه‌سازی با یادگیری ماشینی همچنین ساده‌ترین رویکرد را برای پیاده‌سازی اصول الگوریتم برای بهینه‌سازی جواب­ها و مسائل را تولید می‌کند، در حالی که حل این مسائل با استفاده از روش سنتی رویکرد الگوریتمی بسیار دشوار و زمان­بر بوده و همچنین در حل مسائل ناکارآمد می­باشد.
• الگوریتم بهینه‌سازی با یادگیری ماشینی تا حد زیادی در معرض بررسی ساختار مسئله که از کارایی کلی خروجی‌های تولیدی جلوگیری می‌کند، قرار می­گیرد. تکنیک‌های الگوریتم آنقدر پیشرفته و آینده نگرانه هستند که به عمق مسائل رفته و جواب را از آن جا بر می‌گرداند.
• این الگوریتم­ ها همچنین به همگرایی سریع یعنی در تولید جواب در زمان موثر برای حل تقریبی مدل کمک می­کنند. این الگوریتم ­ها برای یافتن جواب بهینه در زمان موثر برای ارائه بهترین نتیجه، سریعتر و دارای ویژگی­ ها و جنبه­ های زیاد هستند.
• رویکرد بهینه سازی با یادگیری ماشینی به همراه یک الگوریتم نیز بسیار قوی است. همچنین در عملکرد کلی، ثبات جواب‌های عددی مدل‌های مختلف برای تولید بهترین نتیجه بهینه شده است.
• همگرایی و پیچیدگی هر الگوریتم را می­توان با استفاده از یک رویکرد بهتر، قابل درک و حل کرد.
• این بهینه سازی همچنین به اجتناب از مینیمم­ های محلی و جستجوی رویکرد و جواب بهتر برای ارائه نتایج بهینه کمک می­کند و همچنین به حذف پیچیدگی و رویکرد دشوار فضای چند بعدی کمک می­کند.

نتیجه گیری

بدین گونه، در عصر رشد سریع فناوری‌ها، رویکرد بهینه‌سازی با مدل‌های یادگیری ماشینی در صدر زنجیره بهینه سازی قرار گرفته است و بسیاری از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های رویکردی محبوب را به جهت افزایش دانش مطالعه علم داده، تولید می‌کند تا خروجی را به یک روش بهینه شده تولید کند.

همچنین بخوایند:

منبع

مترجم: فاطمه فریادرس