Optimizacija za strojno učenje
Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.
Nositelji
Opis predmeta
Suvremeni pristup rješavanju inženjerskih problema korištenjem nelinearne optimizacije. Primjeri primjene metoda optimizacije u svakodnevnom životu; od vremenske prognoze do procesa proizvodnje. Metode bezuvjetne minimizacije: kvazi-Newtonove, line-search i trusted-region metode. Uvjetna minimizacija: interior-point metode i metode sekvencijalno-kvadratnog programiranja. Implementacija numeričkih rješenja primjera iz inženjerske prakse korištenjem programskog paketa Matlab.
Studijski programi
Poslijediplomski doktorski
Literatura
Guanghui Lan (2021.), First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning, Springer
Suvrit Sra, Sebastian Nowozin, Stephen J. Wright (2012.), Optimization for Machine Learning, MIT Press
Charu C. Aggarwal (2020.), Linear Algebra and Optimization for Machine Learning, Springer Nature
Stephen Boyd, Stephen P. Boyd, Lieven Vandenberghe (2004.), Convex Optimization, Cambridge University Press
Za studente
Izvedba
ID 240528
Ljetni semestar
6 ECTS
R3 Engleski jezik