En muchos métodos de aprendizaje automático, encontramos parámetros que minimizan una función objetivo. Este es esencialmente un problema de optimización en el que calculamos una función de pérdida asociada al problema y encontramos qué parámetros minimizan la pérdida en el rango de parámetros.
Además, la función convexa, en un nivel muy alto, se ve así
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Aquí, podemos ver si una función es estrictamente convexa, podemos garantizar un mínimo global único y los métodos basados en la búsqueda codiciosa, como el descenso de gradiente, seguramente encontrarán un mínimo global, resolviendo efectivamente el problema. Si tiene un problema de optimización no convexo, no puede verificar si su solución es mínima localmente o mínima globalmente , ya que existen múltiples mínimos de la función objetivo.
Los problemas de Machine Learning pueden convertirse en problemas de optimización convexa en varias ocasiones. Por ejemplo, la regresión lineal con la menor pérdida al cuadrado se puede formular en términos de problemas de optimización convexa, las máquinas de vectores de soporte con clasificación rígida se pueden modelar como problemas de optimización convexa, etc.
Las ventajas del problema de optimización convexa aquí son, por lo tanto, podemos garantizar encontrar un mínimo que sea global y, por lo tanto, desempeña un papel muy importante en el aprendizaje automático.
