Optimización convexa

Es una rama de la optimización matemática que se centra en problemas donde la función objetivo es convexa y las restricciones también forman un conjunto convexo.

En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, se utiliza frecuentemente para minimizar funciones de pérdida, asegurando que cualquier mínimo local encontrado sea también un mínimo global.

Este enfoque es esencial en algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, la regresión logística y las máquinas de soporte vectorial, debido a la simplicidad y eficiencia computacional al resolver problemas convexos.

Es clave para garantizar soluciones estables y fiables en el entrenamiento de modelos al evitar problemas de convergencia a óptimos locales no deseados.

Se emplean métodos analíticos y numéricos, como el descenso de gradiente, para resolver estas optimizaciones de manera eficiente.

Desempeña un papel crucial en tareas como la selección de hiperparámetros, el ajuste de modelos y la regularización, permitiendo un mejor desempeño general de los algoritmos automáticos.