Optimizasyon, yapay zeka (YZ) ve uygulamalı matematiğin merkezi bir alanıdır ve belirli bir probleme, bir veya birden çok ölçülebilir kritere göre en iyi çözümü bulmayı amaçlar. YZ'de optimizasyon genellikle bir modeli eğitirken parametrelerin bir maliyet (veya kayıp) fonksiyonunu minimize edecek şekilde ayarlanmasını veya daha genel anlamda kaynakların bir hedefe ulaşmak üzere en verimli biçimde tahsis edilmesini içerir. Optimizasyon, yalnızca sezgisel yöntemler veya tam arama gibi teknolojilerden, matematiksel olarak en iyi çözüme ulaşmayı veya ona yaklaşmayı sağlayan formal yöntemleriyle ayrılır. Çalışma prensibi, çözüm uzayını keşfeden, adayları değerlendiren ve belirli kurallara göre aşamalı olarak iyileştiren algoritmalara dayanır.
Kullanım Alanları ve Örnekler
Makine öğreniminde, optimizasyon sinir ağlarının ağırlıklarının eğitim sürecinde ayarlanmasında kullanılır. Otonom araçlar için en iyi yolun planlanmasında, akıllı enerji yönetiminde, lojistikte ve finans sektöründe yatırım portföylerinin kısıtlamalar altında maksimize edilmesinde de önemli rol oynar. Karmaşık sistemlerin veya yapıların otomatik tasarımında da optimizasyona başvurulur.
Başlıca Yazılım Araçları, Kütüphaneler ve Çerçeveler
En yaygın araçlar arasında pek çok optimizasyon çözücüsü sunan SciPy (Python) ve konveks programlama için CVXPY bulunur. Makine öğreniminde TensorFlow ve PyTorch gibi framework'ler, SGD, Adam veya RMSProp gibi optimizasyon algoritmalarını entegre eder. Gurobi, CPLEX ve Google'ın OR-Tools'u büyük ölçekli kombinatoryal ve doğrusal optimizasyon için güçlü çözücülerdir.
Güncel Gelişmeler ve Trendler
Optimizasyon, dağıtık ve kuantum hesaplamadaki gelişmelerden faydalanarak daha büyük ve karmaşık problemlerin çözümünü mümkün kılar. Son dönem trendleri arasında farklılaştırılabilir optimizasyon, hiperparametre ayarlaması için Bayes optimizasyonu ve derin öğrenme ile klasik optimizasyonun hibrit yaklaşımları öne çıkar. Otonom sistemlerde optimizasyonun entegrasyonu ve açık kaynak çözücülerin yükselişi de alanı şekillendiriyor.