Odborné vysvětlení: Optimalizace v kontextu strojového učení je proces nalezení nejlepších parametrů nebo konfigurace modelu pro daný problém. Zahrnuje minimalizaci (nebo maximalizaci) cílové funkce, často nazývané ztrátová funkce. Běžné techniky zahrnují gradientní sestup, stochastický gradientní sestup nebo pokročilejší metody jako Adam nebo RMSprop.
Vysvětlení pro laiky: Optimalizace je jako ladění rádia, abyste našli nejčistší signál. V strojovém učení to znamená, že počítač postupně upravuje své “nastavení” (parametry modelu), aby co nejlépe odpovídal daným datům a úkolu. Je to jako by se počítač snažil najít nejlepší způsob, jak řešit problém, tím že zkouší různé přístupy a učí se z výsledků.
Optimization in the context of machine learning is the process of finding the best parameters or configuration of a model for a given problem. It involves minimizing (or maximizing) an objective function, often called a loss function. Common techniques include gradient descent, stochastic gradient descent, or more advanced methods like Adam or RMSprop.
