---
title: Методы оптимизации
seo:
  title: Методы оптимизации — Data Scientist
  description: Тема «Методы оптимизации» для собеседования Data Scientist. Что такое методы оптимизации в машинном обучении? Как применяют оптимизацию по числам Фибоначчи?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Что такое методы оптимизации в машинном обучении?</strong> [#q-14bee738d69b8113ad27fc8f8797d5c6]

Методы оптимизации в машинном обучении - это алгоритмы, которые используются для настройки параметров моделей с целью минимизации функции потерь. Они определяют способ обновления параметров модели на каждом шаге обучения, направляя его к оптимальным значениям. Примеры методов оптимизации включают градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, методы второго порядка и адаптивные методы оптимизации, такие как <code>Adam</code> и <code>RMSProp</code>.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Методы оптимизации ML](https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/optimizaciya-v-ml)
   :::

---

## <strong>Как применяют оптимизацию по числам Фибоначчи?</strong> [#q-14bee738d69b81ad88bce9f245d92f42]

Поиск Фибоначчи применяется к одномерной унимодальной функции на заданном интервале. Внутренние точки выбирают по отношениям чисел Фибоначчи и последовательно сужают интервал, переиспользуя одно вычисленное значение. Градиент не требуется; это не универсальная замена градиентному спуску для обучения модели.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Методы оптимизации ML](https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/optimizaciya-v-ml)
   :::