Yapay Zekâda Kullanılan Yaygın Optimizasyon Algoritmaları

Yapay zekâ alanında, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamalarında birçok optimizasyon algoritması kullanılmaktadır. İşte en yaygın olanları:

• Stokastik Gradyan İnişi (SGD): Verileri mini partiler halinde kullanarak pes etmeyen bir çözüm bulmaya çalışır.
• Adam: Hızda ve bias (östürsellik) düzeltiminde avantajlar sağlayan bir yöntemdir.
• RMSprop: Öğrenme hızını her parametre için ayrı ayrı ayarlayarak daha iyi sonuçlar elde etmeye çalışır.
• Adagrad: Sık kullanılan parametreler için öğrenme hızını azaltarak nadir olanlar için artırır.
• Adadelta: Adagrad'ın geliştirilmiş bir versiyonudur ve geçmiş gradyan bilgilerini kullanır.

Bu algoritmalar, farklı türde veriler ve problem setleri için optimize edilirken çeşitli avantajlar ve dezavantajlar sunar. Seçim, genellikle problem yapısına ve ihtiyaçlara bağlıdır.