Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Introduction: In today's fast-paced technological landscape, the ability to optimize industrial problems efficiently is crucial for staying ahead of the competition. One such challenge is hyperparameter tuning in machine learning models, which can be computationally expensive and time-consuming. To address this issue, this book presents a solution based on two well-established concepts: Surrogate-Based Optimization (SBO) and parallelization. By combining these techniques, we can efficiently search for optimal parameter setups with minimal function evaluations. In this article, we will delve into the need for parallel SBO solvers, their advantages over model-free algorithms, and a novel framework for objectively comparing the efficiency of parallel SBO algorithms. Additionally, we will provide practical examples and decision support for optimizing industrial projects. The Need for Parallel SBO Solvers: Optimizing hyperparameters in machine learning models requires a significant amount of computational resources, often leading to bottlenecks in the development process.

Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Введение: В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте способность эффективно оптимизировать промышленные проблемы имеет решающее значение для того, чтобы опережать конкурентов. Одной из таких проблем является настройка гиперпараметров в моделях машинного обучения, которая может быть вычислительной и трудоемкой. Для решения этой проблемы в этой книге представлено решение, основанное на двух устоявшихся концепциях: оптимизация на основе суррогатов (SBO) и распараллеливание. Комбинируя эти методы, мы можем эффективно искать оптимальные установки параметров с минимальными оценками функций. В этой статье мы углубимся в необходимость параллельных решателей SBO, их преимущества по сравнению с алгоритмами без моделей и новый фреймворк для объективного сравнения эффективности параллельных алгоритмов SBO. Дополнительно мы приведем практические примеры и поддержку принятия решений по оптимизации промышленных проектов. Необходимость параллельных решателей SBO: оптимизация гиперпараметров в моделях машинного обучения требует значительного объема вычислительных ресурсов, что часто приводит к возникновению узких мест в процессе разработки.

Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Introduction : Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, la capacité d'optimiser efficacement les défis industriels est essentielle pour devancer la concurrence. L'un de ces problèmes est la mise en place d'un hyperparamètres dans les modèles d'apprentissage automatique, qui peut être computationnel et laborieux. Pour résoudre ce problème, ce livre présente une solution basée sur deux concepts bien établis : l'optimisation à base de substituts (SBO) et la dissociation. En combinant ces méthodes, nous pouvons rechercher efficacement les paramètres optimaux avec des estimations minimales des fonctions. Dans cet article, nous allons approfondir la nécessité de solveurs SBO parallèles, leurs avantages par rapport aux algorithmes sans modèle et un nouveau cadre pour comparer objectivement l'efficacité des algorithmes SBO parallèles. En outre, nous donnerons des exemples pratiques et un soutien à la prise de décisions pour optimiser les projets industriels. La nécessité de solveurs SBO parallèles : l'optimisation des hyperparamètres dans les modèles d'apprentissage automatique nécessite une quantité considérable de ressources informatiques, ce qui entraîne souvent des goulets d'étranglement dans le processus de développement.

Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization Studies in Computation Intelligence Book 109 Introducción: En el actual panorama tecnológico en rápida evolución, la capacidad de optimizar eficazmente los problemas industriales es crucial para adelantarse a los competidores. Uno de estos problemas es la configuración de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático, que pueden ser computacionales y requieren mucho tiempo. Para resolver este problema, este libro presenta una solución basada en dos conceptos establecidos: optimización basada en sustitutos (SBO) y raspelling. Al combinar estos métodos, podemos buscar de manera eficiente los ajustes óptimos de los parámetros con estimaciones mínimas de las funciones. En este artículo profundizaremos en la necesidad de soluciones SBO paralelas, sus ventajas sobre algoritmos sin modelos y un nuevo marco para comparar objetivamente la eficacia de los algoritmos SBO paralelos. Además, proporcionaremos ejemplos prácticos y apoyo para la toma de decisiones sobre la optimización de proyectos industriales. Necesidad de soluciones SBO paralelas: la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático requiere una cantidad considerable de recursos informáticos, lo que a menudo produce cuellos de botella en el proceso de desarrollo.

Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Paralelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Introdução: No atual panorama tecnológico em rápida evolução, a capacidade de otimizar efetivamente os problemas industriais é crucial para ultrapassar os concorrentes. Um desses problemas é a configuração de hiperparâmetros em modelos de aprendizado de máquina, que pode ser computacional e trabalhoso. Para resolver este problema, este livro apresenta uma solução baseada em dois conceitos estabelecidos: otimização baseada em substitutos (SBO) e desbravação. Ao combinar estes métodos, podemos efetivamente encontrar a melhor configuração de parâmetros com uma avaliação mínima das funções. Neste artigo, vamos aprofundar-nos sobre a necessidade de resolvedores de SBO paralelos, suas vantagens em relação aos algoritmos sem modelos e um novo quadro para comparar objetivamente a eficácia dos algoritmos SBO paralelos. Além disso, citaremos exemplos práticos e apoio à tomada de decisões para otimizar projetos industriais. Necessidade de solucionadores de SBO paralelos: A otimização de hiperparâmetros em modelos de aprendizado de máquina requer uma quantidade considerável de recursos computacionais, muitas vezes gerando estreitamentos no processo de desenvolvimento.

Book Enhancing Surrogate-Based Valorization Through Parallelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Introduzione: In un panorama tecnologico in continua evoluzione, la capacità di ottimizzare efficacemente i problemi industriali è fondamentale per superare la concorrenza. Uno di questi problemi è l'impostazione degli iperparametri nei modelli di apprendimento automatico, che possono essere elaborativi e impegnativi. Per risolvere questo problema, questo libro presenta una soluzione basata su due concetti fondati: ottimizzazione basata su surrogati (SBO) e disinfestazione. Combinando questi metodi, è possibile trovare in modo efficiente i parametri ottimali con una valutazione minima delle funzioni. In questo articolo si approfondirà la necessità di risolutori SFO paralleli, i loro vantaggi rispetto agli algoritmi senza modelli e un nuovo framework per confrontare oggettivamente l'efficacia degli algoritmi SFO paralleli. Inoltre, forniremo esempi pratici e supporto decisionale per l'ottimizzazione dei progetti industriali. Necessità di risolutori SFO paralleli: l'ottimizzazione degli iperparametri nei modelli di apprendimento automatico richiede notevoli risorse di elaborazione, che spesso creano colli di bottiglia durante il processo di sviluppo.

Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Einleitung: In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist die Fähigkeit, industrielle Probleme effektiv zu optimieren, entscheidend, um der Konkurrenz voraus zu sein. Eine dieser Herausforderungen ist die Einrichtung von Hyperparametern in Machine-arning-Modellen, die rechenintensiv und zeitaufwändig sein können. Um dieses Problem zu lösen, präsentiert dieses Buch eine Lösung, die auf zwei etablierten Konzepten basiert: Surrogate-based optimization (SBO) und Parallelisierung. Durch die Kombination dieser Methoden können wir effektiv nach optimalen Parametereinstellungen mit minimalen Funktionsbewertungen suchen. In diesem Artikel werden wir uns mit der Notwendigkeit paralleler SBO-Solver, ihren Vorteilen gegenüber Algorithmen ohne Modelle und einem neuen Framework für den objektiven Vergleich der Effizienz paralleler SBO-Algorithmen befassen. Zusätzlich liefern wir Praxisbeispiele und Entscheidungshilfen zur Optimierung von Industrieprojekten. Notwendigkeit paralleler SBO-Solver: Die Optimierung von Hyperparametern in Machine-arning-Modellen erfordert einen erheblichen Rechenaufwand, der häufig zu Engpässen im Entwicklungsprozess führt.

Book Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization Studies in Computational Intelligence Book 109 Wprowadzenie: W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym zdolność do efektywnej optymalizacji wyzwań przemysłowych ma kluczowe znaczenie, aby utrzymać się przed konkurencją. Jednym z takich problemów jest dostrajanie hiperparametrów w modelach uczenia maszynowego, które mogą być obliczeniowe i czasochłonne. Aby rozwiązać ten problem, ta książka przedstawia rozwiązanie oparte na dwóch ugruntowanych koncepcjach: optymalizacji opartej na surogatach (SBO) i paralelizacji. Łącząc te metody, możemy skutecznie wyszukiwać optymalne ustawienia parametrów z minimalnymi oszacowaniami funkcji. W tym artykule zagłębiamy się w potrzebę równoległych rozpuszczalników SBO, ich zalety nad algorytmami bez modeli oraz nowe ramy obiektywnego porównywania wydajności równoległych algorytmów SBO. Ponadto zapewnimy praktyczne przykłady i wsparcie decyzji w celu optymalizacji projektów przemysłowych. Potrzeba równoległych rozpuszczalników SBO - Optymalizacja hiperparametrów w modelach uczenia maszynowego jest intensywna obliczeniowo, często tworząc wąskie gardła projektowe.

''

Hesaplamalı Zekada Paralelleştirme Çalışmaları Yoluyla Vekil Tabanlı Optimizasyonun Geliştirilmesi Kitap 109 Giriş: Günümüzün hızla gelişen teknoloji ortamında, endüstriyel zorlukları verimli bir şekilde optimize etme yeteneği, rekabetin önünde kalmak için kritik öneme sahiptir. Böyle bir problem, makine öğrenimi modellerinde, hesaplama ve zaman alıcı olabilen hiperparametrelerin ayarlanmasıdır. Bu sorunu çözmek için, bu kitap iki köklü kavrama dayanan bir çözüm sunmaktadır: vekil tabanlı optimizasyon (SBO) ve paralelleştirme. Bu yöntemleri birleştirerek, minimum işlev tahminleriyle en uygun parametre ayarlarını verimli bir şekilde arayabiliriz. Bu yazıda, paralel SBO çözücülerine, modelsiz algoritmalara göre avantajlarına ve paralel SBO algoritmalarının performansını nesnel olarak karşılaştırmak için yeni bir çerçeveye olan ihtiyacı inceliyoruz. Ayrıca, endüstriyel projelerin optimize edilmesi için pratik örnekler ve karar desteği sağlayacağız. Paralel SBO çözücülere duyulan ihtiyaç - Makine öğrenimi modellerinde hiperparametrelerin optimize edilmesi hesaplama açısından yoğundur ve genellikle tasarım darboğazları yaratır.

كتاب | تعزيز التحسين القائم على البدائل من خلال دراسات الموازاة في كتاب الذكاء الحاسوبي 109 مقدمة: في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، تعد القدرة على تحسين التحديات الصناعية بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية للبقاء في صدارة المنافسة. تتمثل إحدى هذه المشكلات في ضبط hyperparamets في نماذج التعلم الآلي، والتي يمكن أن تكون حسابية وتستغرق وقتًا طويلاً. لحل هذه المشكلة، يقدم هذا الكتاب حلاً يعتمد على مفهومين راسخين: التحسين القائم على البدائل (SBO) والتوازي. من خلال الجمع بين هذه الطرق، يمكننا البحث بكفاءة عن إعدادات المعلمات المثلى مع الحد الأدنى من تقديرات الوظيفة. في هذه المقالة، نتعمق في الحاجة إلى محللات SBO موازية، ومزاياها على الخوارزميات بدون نماذج، وإطار عمل جديد للمقارنة الموضوعية بين أداء خوارزميات SBO الموازية. بالإضافة إلى ذلك، سنقدم أمثلة عملية ودعم قرار لتحسين المشاريع الصناعية. الحاجة إلى محللات SBO موازية - تحسين hyperparamets في نماذج التعلم الآلي مكثف حسابيًا، وغالبًا ما يخلق اختناقات في التصميم.

在計算智能書109中進行基於優化的對等研究：在當今快速發展的技術環境中,有效優化工業問題的能力對於超越競爭對手至關重要。一個這樣的挑戰是在機器學習模型中設置超參數，這可能是計算和耗時的。為了解決這個問題，本書提出了基於兩個既定概念的解決方案：基於代理的優化（SBO）和平行化。通過結合這些方法，我們可以有效地尋找具有最小函數估計的最佳參數設置。本文將深入探討並行SBO求解器的需求，它們相對於無模型算法的優勢，以及用於客觀比較SBO並行算法有效性的新框架。此外，我們將提供實例並支持優化工業項目的決策。需要並行SBO求解器：優化機器學習模型中的超參數需要大量的計算資源，這通常會導致開發過程中的瓶頸。