Métodos de Optimización

Son técnicas matemáticas y computacionales utilizadas para encontrar la mejor solución posible a un problema, minimizando o maximizando una función objetivo según las restricciones dadas.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, los métodos de optimización son fundamentales para entrenar modelos, ajustando los pesos y parámetros que minimizan errores en las predicciones.

Pueden dividirse en dos grandes categorías: optimización convexa, que trabaja con funciones convexas donde el mínimo global está garantizado, y optimización no convexa, usada en problemas más complejos como las redes neuronales.

Entre los algoritmos más comunes se encuentran el Gradiente Descendente y sus variantes, como el Gradiente Descendente Estocástico (SGD) y métodos adaptativos como Adam, que son especialmente efectivos en problemas de gran escala.

Los métodos de optimización también incluyen técnicas más avanzadas y específicas, como los enfoques basados en programación lineal, programación cuadrática y métodos heurísticos como los algoritmos genéticos y la optimización por enjambre de partículas.

Son una parte integral del desarrollo y mejora de sistemas inteligentes, permitiendo que los modelos sean más precisos, eficientes y generalicen mejor a datos nuevos.