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Optimierung

In: Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen

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  • Benny Botsch

Abstract

Zusammenfassung Ein Optimierungsproblem hat eine Zielfunktion, die durch einen Satz von Variablen definiert ist, die als Optimierungsvariablen bezeichnet werden. Das Ziel des Optimierungsproblems besteht darin, die Werte der Variablen zu berechnen, bei denen die Zielfunktion entweder maximiert oder minimiert wird. Es ist üblich, beim maschinellen Lernen eine Minimierungsform der Zielfunktion zu verwenden, wobei die entsprechende Zielfunktion oft als Verlustfunktion („loss function“) bzw. Kostenfunktion („cost function“) bezeichnet wird. Die meisten objektiven Funktionen beim maschinellen Lernen sind multivariate Verlustfunktionen über viele Variablen. Zuerst betrachten wir den einfachen Fall von Optimierungsfunktionen, die für eine einzelne Variable definiert sind. Anschließend folgen Optimierungsfunktionen mit mehr als einer Variable.

Suggested Citation

  • Benny Botsch, 2023. "Optimierung," Springer Books, in: Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen, chapter 0, pages 49-60, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-662-67277-8_4
    DOI: 10.1007/978-3-662-67277-8_4
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