Máximos y mínimos

Nivel FundamentalDificultad ★★★★★Concepto⌖ Ver en el mapa

¿Qué es?

Un mínimo global es el valor más bajo de ff en todo su dominio; uno local solo lo es en un entorno. En optimización la diferencia entre ambos es la diferencia entre un buen modelo y uno atascado.

Fórmulas

f(x∗)≤f(x)  ∀xf(x^\ast) \le f(x)\ \ \forall x
x∗x^\ast es un mínimo global
∃δ>0: f(x∗)≤f(x)  ∀x, ∣x−x∗∣<δ\exists\delta > 0:\ f(x^\ast) \le f(x)\ \ \forall x,\ |x - x^\ast| < \delta
x∗x^\ast es un mínimo local

Aplicaciones en informática

Dónde aparece en IA

  • Función de pérdida★★★★★fundamentalIA y machine learning

    Entrenar es buscar los parámetros que minimizan la pérdida; en la práctica, un buen mínimo local.

¿Dónde se utiliza?

Temas de informática a los que se llega desde aquí, con la cadena de ideas que lleva a ellos:

Qué depende de él

Esta página tiene lo esencial. Un desarrollo más completo (intuición, definición formal, ejemplo resuelto) está en camino.

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