Представьте себе: машинное обучение – это не просто технология будущего, а уже реальный инструмент для оптимизации самых разных процессов. Оно работает по двум основным сценариям: как самостоятельный решатель сложных задач и как умный помощник для человека.
В первом случае, машинное обучение выступает как «мозговой центр», напрямую ищущий наилучшие решения. Обучаясь на огромных массивах данных – будь то исторические показатели продаж, результаты экспериментов или данные моделирования – алгоритмы машинного обучения способны находить оптимальные или очень близкие к ним варианты, которые человек мог бы и не заметить. Это особенно актуально для задач с множеством переменных и нелинейными зависимостями, где традиционные методы оптимизации бессильны.
В качестве помощника, машинное обучение значительно ускоряет и улучшает работу человека, анализируя данные, предлагая варианты и прогнозируя результаты разных решений. Это позволяет экспертам принимать более обоснованные решения, избегая ошибок и экономить время. Например, в логистике машинное обучение может оптимизировать маршруты доставки, сокращая время и затраты на топливо. В производстве – настраивать параметры технологических процессов для повышения эффективности и качества продукции. Возможны и более экзотические применения: от оптимизации портфеля инвестиций до персонализации рекламных кампаний.
Ключевым преимуществом использования машинного обучения для оптимизации является его адаптивность. Системы постоянно обучаются и совершенствуются, учитывая новые данные и изменяющиеся условия. Это обеспечивает долгосрочную эффективность и устойчивость к неожиданным ситуациям. Таким образом, машинное обучение — это не просто технология, а мощный инструмент, способный революционизировать подход к оптимизации во всех отраслях.
Какие методы оптимизации моделей используются в машинном обучении?
Оптимизация моделей – это ключ к успешному применению машинного обучения. Без нее даже самая мощная модель может оказаться бесполезной из-за чрезмерного потребления ресурсов или низкой скорости работы. В процессе тестирования различных моделей компьютерного зрения мы выявили несколько ключевых методов оптимизации, значительно влияющих на производительность и эффективность:
Настройка гиперпараметров: Это, пожалуй, самый распространенный метод. Правильно подобранные гиперпараметры (например, скорость обучения, размер батча) могут кардинально изменить точность и скорость обучения модели. Мы обнаружили, что использование автоматизированной настройки гиперпараметров, таких как Grid Search или Random Search, значительно сокращает время поиска оптимальных значений и повышает качество модели. Однако, ручная настройка, основанная на глубоком понимании алгоритма, всё ещё остается важным инструментом.
Обрезка моделей (Pruning): Этот метод позволяет удалить из модели наименее важные нейроны или связи, уменьшая ее размер и повышая скорость работы. В наших тестах обрезка показала впечатляющие результаты, снижая размер модели в несколько раз без значительной потери точности. Ключевым моментом является выбор правильного алгоритма обрезки и определение порога удаления соединений.
Квантизация: Квантизация снижает точность весов и активаций модели, представляя их с меньшим количеством бит. Это приводит к уменьшению размера модели и увеличению скорости вычислений. Мы протестировали различные уровни квантизации и обнаружили, что 8-битная квантизация часто является оптимальным компромиссом между размером модели и потерей точности. Однако, для некоторых задач может потребоваться более высокая точность.
Смешанная точность (Mixed Precision): Этот метод использует как 32-битную (FP32), так и 16-битную (FP16) точность для вычислений. Это позволяет ускорить обучение и уменьшить потребление памяти, особенно на современных графических процессорах, поддерживающих FP16. Наши тесты показали значительное ускорение обучения без существенной потери точности.
Важно отметить, что эффективность каждого метода оптимизации зависит от конкретной модели, набора данных и целевых показателей. Использование комбинации этих методов часто дает наилучшие результаты. Систематическое тестирование и анализ помогают найти оптимальный баланс между производительностью, размером модели и точностью.
Какие 4 основные задачи машинного обучения?
Машинное обучение – это мощный инструмент, и его возможности постоянно расширяются. Но за всем этим многообразием скрываются четыре фундаментальные задачи, являющиеся основой большинства приложений.
Классификация – это, пожалуй, самая популярная задача. Представьте себе почтовый спам-фильтр: он классифицирует входящие письма как «спам» или «не спам». Это бинарная классификация. Но машинное обучение способно работать и с многоклассовой классификацией, например, распознавая различные типы изображений (кошки, собаки, машины) или определяя жанры музыки.
Регрессия отвечает на вопрос «сколько?». Вместо присвоения категорий, она предсказывает числовое значение. Например, предсказание цены на акции, прогнозирование урожая или определение вероятности возникновения сердечно-сосудистого заболевания на основе медицинских данных – всё это задачи регрессии. Различные алгоритмы регрессии позволяют выбирать наиболее подходящий подход в зависимости от сложности данных.
Кластеризация – это поиск скрытых структур в данных. Представьте себе группировку клиентов по покупательскому поведению для таргетированной рекламы. Алгоритмы кластеризации разбивают данные на группы, обладающие внутренним сходством. Это мощный инструмент для разведочного анализа данных, позволяющий выявить неожиданные закономерности.
Уменьшение размерности – задача, которая делает данные более управляемыми. Многие наборы данных содержат огромное количество признаков, что затрудняет обработку и анализ. Уменьшение размерности позволяет сократить число признаков, сохранив при этом важнейшую информацию. Это ускоряет обучение моделей и снижает риск переобучения.
Эти четыре основные задачи – это кирпичики, из которых строится современное машинное обучение. Понимание их особенностей необходимо для выбора правильных алгоритмов и получения высококачественных результатов.
Как машинное обучение используется в логистике?
Представьте себе мир, где грузовики сами выбирают оптимальные маршруты, избегая пробок и задержек. Звучит как фантастика, но это реальность благодаря машинному обучению (МО). В логистике МО – это не просто модный тренд, а мощный инструмент, революционизирующий отрасль.
Оптимизация маршрутов: Алгоритмы МО анализируют огромные объемы данных – от дорожного трафика в реальном времени до погодных условий – для составления самых эффективных маршрутов доставки. Это снижает время в пути и, соответственно, расходы на топливо.
Прогнозирование спроса: Забудьте о складах, забитых ненужным товаром, или о дефиците популярных позиций. МО анализирует прошлые продажи, сезонность и другие факторы, чтобы предсказывать будущий спрос с высокой точностью. Это позволяет оптимизировать запасы и избежать лишних затрат.
Автоматизация выполнения заказов: От момента размещения заказа до его доставки – МО автоматизирует каждый этап. Это увеличивает скорость обработки заказов и минимизирует ошибки.
Снижение транспортных расходов: Оптимизация маршрутов, прогнозирование спроса и автоматизация – все это напрямую влияет на снижение транспортных расходов, что делает логистику более экономически выгодной.
Прогнозирование сбоев: МО позволяет предсказывать потенциальные проблемы в цепочке поставок, такие как задержки или нехватка ресурсов, заблаговременно, давая возможность принять превентивные меры.
Выявление закономерностей потребительского спроса: Анализ данных помогает понять, что и когда покупают клиенты. Это ценная информация для бизнеса, позволяющая принимать стратегически важные решения.
В итоге: Машинное обучение – это не просто набор алгоритмов, а мощный инструмент, который делает логистику быстрее, эффективнее и экономичнее. Это настоящая технологическая революция, которая меняет мир, хоть и незаметно для конечного потребителя.
В чем разница между машинным обучением и оптимизацией?
Представьте, что вы выбираете товары в интернет-магазине. Машинное обучение – это как умная рекомендательная система. Она анализирует ваши прошлые покупки и предпочтения (например, что вы смотрели, что покупали, на что кликали) и предсказывает, что вам может понравиться в будущем, даже если такого товара раньше не было в каталоге. Система «обучается» на данных и стремится к обобщению – предложить вам что-то действительно подходящее, а не просто то, что популярно сейчас.
Оптимизация – это совсем другое. Это как поиск лучшего предложения на уже известный товар. Например, вы знаете, что хотите купить определенный смартфон. Оптимизация – это поиск лучшей цены на него среди разных продавцов, с учётом доставки и возможных скидок. Система здесь не предсказывает, какой телефон вам нужен, а просто находит лучший вариант внутри заданного множества.
- Машинное обучение: Фокус на предсказании, работа с неизвестными данными, обобщение.
- Оптимизация: Фокус на поиске наилучшего решения в заданной области, работа с известными данными.
Грубо говоря, машинное обучение отвечает на вопрос «Что мне купить?», а оптимизация – на вопрос «Где купить это дешевле?». Иногда эти подходы комбинируются: например, рекомендательная система может сначала предложить вам товары (машинное обучение), а затем найти лучшее предложение на выбранный вами товар (оптимизация).
Какие бывают методы оптимизации?
Оптимизация – это как выбор лучшего товара на полке! В многомерном мире, где параметров больше, чем один, есть разные подходы. Методы нулевого порядка – это как тыщу раз попробовать разные сочетания, не зная точных характеристик. Например, покоординатный спуск – это как по очереди крутить каждую ручку, пока не найдешь оптимальное положение. Метод Хука-Дживса – это более умный подход, он запоминает успешные комбинации. Симплексный метод Нелдера-Мида – как передвигать треугольник по поверхности, стремясь к вершине. Все эти методы не используют информацию о градиенте функции.
Методы первого порядка – это как изучить инструкцию перед покупкой. Они используют информацию о наклоне поверхности (градиент). Градиентный спуск – это как спускаться вниз по склону, постоянно выбирая направление наибольшего уклона. Наискорейшего спуска – схожий метод, но с некоторыми хитростями, позволяющими ускорить процесс. Методы сопряженных градиентов, такие как Давидона-Флетчера-Пауэлла и Флетчера-Ривса, это уже более продвинутые алгоритмы, которые учитывают предыдущие направления движения, словно помнят, по какой дороге уже ходили и стараются избегать лишних шагов. Они часто эффективнее, чем простой градиентный спуск, и являются моими фаворитами!
Каковы 4 типа моделей машинного обучения?
О, божечки, четыре типа машинного обучения – это просто must have для любого шопоголика! Представьте, какие возможности!
Контролируемое обучение – это как личный стилист, который подбирает мне идеальные наряды на основе моих прошлых покупок. Система изучает мои предпочтения и предсказывает, что я захочу купить дальше – новые туфли к моей любимой сумке, например! Супер-эффективно!
Полуконтролируемое обучение – это что-то среднее. Как если бы я показывала стилисту несколько своих любимых вещей, а он на основе этого подбирал бы похожие, дополняя мой гардероб новинками. Идеально, когда информации немного, но хочется максимально эффективно её использовать!
Неконтролируемое обучение – это как открытие нового бутика! Система сама анализирует огромный ассортимент, группируя одежду по стилям, цветам, брендам – находит неожиданные сочетания и тренды, о которых я даже не подозревала. Классный способ найти что-то совершенно новое!
Обучение с подкреплением – это как игра! Система учится на своих ошибках, постепенно оптимизируя мои покупки, минимизируя траты и максимизируя удовольствие. Например, она может научиться предлагать мне скидки на товары, которые мне действительно нужны, а не просто навязывать ненужные вещи!
Какой тип задач машинного обучения является наиболее распространенным?
О, божечки, машинное обучение – это просто находка для шопоголика! Самый крутой тип – это неконтролируемое обучение, и его главная звезда – кластерный анализ! Представляете, алгоритмы сами группируют данные по сходству!
Например, думаете, как магазины предлагают именно то, что вам нужно? Вот оно – кластерный анализ! Они делят покупателей на группы (сегментацию клиентов) по похожим покупкам, предпочтениям и даже по времени покупок! И потом – та-дам! – вам шлют идеально подобранные предложения!
А еще кластерный анализ ловит аномалии! Представьте, вдруг кто-то покупает 1000 килограммов туши для век за один раз… Алгоритм тут же отметит это как странность, и магазин сможет проверить, не мошенничество ли это. Полезно, правда?
- Как это работает? Алгоритмы ищут похожие объекты, объединяя их в группы (кластеры). Чем больше сходства, тем плотнее кластер.
- Какие есть алгоритмы? Ой, целая куча! Есть k-средних (надежный и быстрый), есть DBSCAN (находит кластеры любой формы), а еще много-много других!
- Где еще используется? Да везде! В медицине (группировка пациентов по симптомам), в финансах (обнаружение мошенничества), даже в астрономии (группировка звезд!).
Короче, кластерный анализ – это волшебная палочка для анализа данных, которая делает шопинг ещё приятнее и эффективнее!
Какие методы применяются для оптимизации алгоритмов?
Оптимизация алгоритмов – это как грандиозная распродажа в моем любимом магазине! Хочешь получить максимальную выгоду (быстрый код)? Тогда вот мои секретные приемы!
Профилирование: Это как тщательно изучить ценники перед походом за покупками. Оно показывает, какие части кода работают медленнее всего (наиболее «дорогостоящие» участки), чтобы я могла сосредоточиться на их улучшении. Без профилирования – тратишь деньги (вычислительные ресурсы) впустую!
«Разделяй и властвуй»: Мой любимый прием! Разбиваю большую задачу на маленькие, легко решаемые подзадачи. Как разобрать огромный чемодан с покупками на удобные пакеты – быстрее и эффективнее!
Динамическое программирование: Экономлю время и силы, храня результаты промежуточных вычислений. Представьте: я уже нашла идеальную пару туфель, и вместо того, чтобы искать их снова и снова в разных магазинах, я просто «запоминаю» где они, и использую эту информацию!
Подходящие структуры данных: Выбор правильной структуры данных – это как подобрать идеальную сумку под свой шопинг. Массив для списка покупок – просто и понятно, а хеш-таблица для поиска товара по названию – быстро и эффективно!
Конвейерная оптимизация: Как работа на ленте в супермаркете – пока я кладу товар на ленту, кассир уже сканирует предыдущий! Параллельная обработка данных – значительно ускоряет процесс.
- Бонус! Изучите асимптотическую сложность алгоритмов (O-нотация) – это поможет оценить, насколько «дорого» будет выполнение алгоритма для больших объемов данных (как оценить стоимость всей покупки!).
- Бонус! Обратите внимание на кэширование. Это как список моих любимых магазинов, которые я посещаю чаще всего. Часто используемые данные хранятся «под рукой» для быстрого доступа.
Как ИИ используется в логистике?
Как постоянный покупатель, я замечаю, что ИИ сильно меняет то, как я получаю свои любимые товары. Например, более быстрая доставка — это прямое следствие использования ИИ в оптимизации маршрутов и прогнозировании спроса. ИИ анализирует огромные массивы данных о погоде, пробках и даже о времени суток, чтобы определить самый эффективный путь для доставки. Это уменьшает время ожидания и повышает надежность.
Кроме того, меньше брака и поломок. Производители применяют ИИ для контроля качества на всех этапах производства. Системы машинного зрения обнаруживают дефекты, которые человек мог бы пропустить, что приводит к более качественной продукции, доходящей до меня в целости и сохранности.
Также, ИИ помогает оптимизировать складские запасы. Благодаря прогнозированию спроса, компании лучше планируют, сколько товара нужно хранить на складе, минимизируя издержки и предотвращая дефицит популярных позиций.
В итоге, улучшение всего процесса, от производства до доставки, заметно сказывается на опыте покупателя. Это более быстрая доставка, качественные товары и, в целом, более предсказуемый и удобный сервис.
Какие существуют методы оптимизации?
Оптимизация – это как найти самую крутую скидку! Сначала надо понять, что именно ты хочешь купить (целевая функция – например, максимальная экономия или наилучшее качество за эти деньги). Потом – что тебе доступно (ограничения – твой бюджет, размер шкафа, терпение продавца-консультанта). Это как составить идеальный список покупок! Правильная модель – это как грамотно составленный список, без него можно купить кучу ненужных вещей или вообще ничего не найти. Есть разные методы: например, ты можешь перебрать все варианты (полный перебор – долго, но точно!), либо использовать хитрости, вроде поиска по фильтрам (методы градиентного спуска – быстро, но не всегда идеальный результат). Или можешь попросить подругу помочь – она оценит, что тебе действительно нужно, и подскажет, где выгоднее купить (эвристические методы – основаны на опыте и интуиции). Главное – четко определить, что ты хочешь получить, и учитывать все ограничения. Только тогда шоппинг станет максимально эффективным, а не превратится в бесконечный поиск идеала!
Каковы 4 типа методов машинного обучения?
О, божечки, четыре типа машинного обучения – это как четыре магазина моей мечты! Контролируемое обучение – это как когда у тебя уже есть идеальный гардероб (данные с метками), и ты просто учишься подбирать к нему новые вещи (предсказывать). Тут тебе и линейная регрессия (классика, всегда в тренде!), и SVM (стильный и эффективный!), и деревья решений (практичный и удобный!).
Полуконтролируемое обучение – это когда у тебя есть только часть идеального гардероба (некоторые данные помечены), а остальное нужно самой собрать, основываясь на имеющемся (используя как помеченные, так и непомеченные данные). Это как найти идеальную пару туфель к уже купленному платью – сложно, но результат того стоит!
А неконтролируемое обучение – это шопинг без списка! Полная свобода! Тут тебе и кластеризация (группировка вещей по стилю – например, все платья в одном разделе), и понижение размерности (упрощение гардероба, чтобы ничего не потерялось и все было удобно). Это как открытие новых брендов и стилей – захватывающе!
И, наконец, обучение с подкреплением! Это как игра в виртуальный магазин, где ты постоянно учишься, получая награды (положительное подкрепление) или штрафы (отрицательное подкрепление) за каждый свой выбор. Цель – собрать идеальный образ, получая максимальные баллы. Это вызов и невероятное удовольствие!
В общем, каждый тип – это уникальный опыт и возможность найти свой идеальный стиль (алгоритм)!
Какие есть методы машинного обучения?
О, божечки, сколько всего крутого в машинном обучении! Это просто рай для шопоголика данных! Есть же такие классные штуки, как искусственные нейронные сети – это как целый отдел модных трендов, постоянно обновляющийся и предлагающий новые, невероятные модели! А глубокое обучение – это VIP-зона, только самые передовые технологии, обработка данных на уровне haute couture! Метод коррекции ошибки? Это как скидка – постоянно улучшаем результат, подгоняем под идеал! Метод обратного распространения ошибки – ну это как супер-стилист, который мгновенно определяет, что нужно подправить в образе, чтобы он стал идеальным! А метод опорных векторов – это наш личный стилист, который помогает выбрать самые лучшие и подходящие именно нам параметры!
Представьте: искусственная нейронная сеть анализирует миллионы фотографий платьев, глубокое обучение находит самые трендовые фасоны, метод коррекции ошибки помогает избежать ошибок в прогнозировании спроса, метод обратного распространения ошибки помогает точно определить, какие цвета и фасоны будут наиболее востребованы, а метод опорных векторов помогает выбрать оптимальную стратегию закупок! Это ж мечта шопоголика!
В общем, машинное обучение – это целый мир моды и стиля для данных! Просто невероятные возможности!
Каковы 5 «П» логистики?
Как постоянный покупатель товаров, я хорошо знаком с важностью логистики. Успех компании в доставке товаров во многом зависит от соблюдения принципов 5 «П». Это не просто абстрактные понятия, а реальные факторы, влияющие на скорость, качество и стоимость доставки.
Люди – это квалифицированный персонал, от водителей до менеджеров склада. Их профессионализм напрямую влияет на своевременность доставки и сохранность груза. Важно, чтобы сотрудники были обучены правильно обращаться с товарами, соблюдать стандарты безопасности и эффективно решать возникающие проблемы.
Продукты – это, собственно, сами товары. Их характеристики (размеры, вес, хрупкость) определяют способы транспортировки и хранения. Компания должна использовать соответствующие средства упаковки и транспортные решения для обеспечения целостности груза.
Процессы – это четко отлаженные процедуры, начиная от приема заказа и заканчивая доставкой клиенту. Эффективные процессы минимизируют задержки, оптимизируют маршруты и повышают общую эффективность логистической цепочки. Автоматизация, использование современных IT-систем (например, трекинга) — ключевые аспекты.
Партнерские отношения – это взаимодействие с поставщиками, транспортными компаниями и другими участниками логистической цепочки. Надежные партнеры обеспечивают стабильность и предсказуемость поставок, а также возможность гибкого реагирования на изменения спроса.
Производительность – это ключевой показатель эффективности всей логистической системы. Она включает в себя скорость доставки, минимизацию затрат, и минимизацию брака. Постоянный мониторинг и анализ показателей производительности позволяют выявлять узкие места и оптимизировать процессы.
От слаженной работы всех пяти «П» зависит не только скорость получения заказа, но и его стоимость, а также сохранность. Поэтому я, как покупатель, ценю компании, которые уделяют внимание всем этим аспектам.
Как машинное обучение и оптимизация могут лучше помогать друг другу?
Машинное обучение и математическая оптимизация – это не просто две отдельные технологии, а мощный симбиоз. Оптимизация – это двигатель прогресса в машинном обучении, обеспечивающий его эффективность и скорость. Без нее сложные алгоритмы работали бы медленно и неточно. Благодаря оптимизации мы получаем более быстрые и точные модели, способные решать задачи в самых разных областях, от обработки изображений до прогнозирования финансовых рынков.
Например, градиентный спуск, один из ключевых методов оптимизации, позволяет находить оптимальные параметры нейронных сетей, обеспечивая их высокую точность прогнозирования. Без эффективных методов оптимизации обучение нейронных сетей заняло бы непозволительно много времени, а результаты были бы значительно хуже. Более того, современные методы оптимизации, такие как Adam или RMSprop, позволяют преодолевать сложности, связанные с невыпуклыми функциями потерь, которые часто встречаются в машинном обучении.
В свою очередь, машинное обучение помогает развивать новые методы оптимизации. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о поведении оптимизационных алгоритмов и использовать эти знания для создания новых, более эффективных методов. Это порождает цикл непрерывного улучшения, где оптимизация улучшает машинное обучение, а машинное обучение – оптимизацию.
Таким образом, синтез этих двух областей критически важен для развития искусственного интеллекта. Он позволяет создавать более мощные, эффективные и универсальные системы, способные решать сложные задачи с высокой точностью и скоростью.
Каковы три метода оптимизации?
Оптимизация моей коллекции – это настоящее искусство! Три главных метода – это как три волшебных ключика к идеальному гардеробу (или, скажем, к заветной сумке Hermès!). Первый – определение переменных решения: что именно я хочу оптимизировать? Количество платьев? Бюджет? Или, может, сочетаемость вещей? Тут важно всё взвесить! Например, учитывать количество вечеринок в месяц, чтобы правильно рассчитать количество вечерних нарядов. Вторая составляющая – формулировка цели(ей) модели: максимизировать стиль, минимизировать траты, достичь максимальной универсальности вещей – нужно чётко понимать, чего я хочу добиться. Например, цель – собрать капсульный гардероб на основе базовых вещей, которые можно комбинировать миллионом способов. И, наконец, формулировка ограничений модели – это реальность, детка! Это мой бюджет, размер шкафа, мой собственный стиль и, возможно, мнение бойфренда (если он у меня есть, конечно). Например, ограничение может быть в виде запрета на покупку ещё одного пальто, пока не избавлюсь от двух старых. Только так достигается гармония и безупречный шопинг!
Что делает оптимизатор в машинном обучении?
Представьте, что вы выбираете товар в интернет-магазине. Оптимизатор в машинном обучении – это как умный помощник, который находит лучшие параметры для вашей модели глубокого обучения. Он словно ищет самую выгодную цену и лучшие характеристики продукта (высокая точность – Accuracy). Без него модель будет обучаться долго и плохо, как если бы вы часами просматривали миллионы товаров, не находя нужный. Оптимизатор же ускоряет этот процесс и помогает достичь максимальной эффективности – как получить товар с лучшими характеристиками по самой низкой цене.
Разные оптимизаторы, как разные магазины, предлагают разные способы поиска. Некоторые быстрые, но могут пропустить лучшие товары (высокую точность). Другие медленнее, но гарантируют нахождение самого лучшего варианта. Выбор оптимизатора зависит от конкретной задачи и набора данных, как выбор магазина зависит от того, что ищете.
Какие есть методы оптимизации?
О, оптимизация! Моя любимая тема! Методы многомерной оптимизации – это как найти идеальный размер платья: сначала примеряешь разные варианты (методы нулевого порядка – покоординатный спуск, словно примеряешь по очереди разные юбки и блузки; Хука-Дживса, как примерка с подругой, которая советует; симплексный метод Нелдера-Мида, это уже целая коллекция на примерке!), потом – более точные замеры (методы первого порядка – градиентный, это как посмотреть на себя в зеркало в полный рост; наискорейшего спуска – бегом к самой стильной вещи; сопряженных градиентов (Давидона-Флетчера-Пауэлла и Флетчера-Ривса) – это уже профессиональная примерка у стилиста, точно подбирающего каждую деталь!).
Методы нулевого порядка – это, конечно, не так точно, как методы первого порядка, но зато не нужно знать точные формулы (как размер твоей талии), достаточно просто попробовать разные варианты. Экономично, но может потребовать много времени. А вот методы первого порядка – это уже высший пилотаж! Они используют информацию о градиенте функции (насколько сильно меняется функция при небольшом изменении переменных) для более быстрого достижения оптимального решения, как найти идеальный образ за минимум времени и денег!
Кстати, метод Давидона-Флетчера-Пауэлла и метод Флетчера-Ривса — это как найти идеальный комплект одежды из разных магазинов, они используют информацию о предыдущих шагах, чтобы быстрее найти идеал! Они умнее и быстрее, чем простой градиентный спуск, как собрать идеальный образ из всего гардероба, без лишних затрат времени!
