اگر درگیر پروژههای هوش مصنوعی هستید که نیاز به «بهینهسازی جعبهسیاه» (Black-box Optimization) دارند، حتما با مشکل محدودیت بودجه و تعداد ارزیابیها مواجه شدهاید. به تازگی الگوریتم جدیدی به نام «SPARROW» معرفی شده که این مشکل را حل میکند.
ویژگی کلیدی SPARROW این است که مدلهای مولد (Generative) را از سیگنالهای پاداش جدا میکند. این یعنی حتی با وجود دادههای نویزدار یا محیطهای پیچیده، میتوانید بدون نیاز به تعداد زیادی ارزیابی پرهزینه، به نتایج بهینه و دقیق دست پیدا کنید. یک گام رو به جلو برای بهینهسازی هوشمند در شرایط محدود! 💡
سازی
منبع: arXiv Machine Learning
