Lihat sumber Komputasi Evolusioner dalam Machine Learning

Komputasi evolusioner memainkan peran penting dalam pengembangan [[machine learning]], terutama dalam proses optimasi struktur dan parameter model. Dengan pendekatan berbasis populasi, teknik ini dapat menemukan arsitektur dan parameter yang sulit dijangkau oleh algoritma [[optimasi]] tradisional.

== Optimasi Jaringan Saraf Tiruan ==
Salah satu aplikasi utama adalah pada optimasi [[jaringan saraf tiruan]], di mana komputasi evolusioner membantu dalam menentukan topologi, bobot, dan fungsi aktivasi secara otomatis.

== Feature Selection dan Hyperparameter Tuning ==
Komputasi evolusioner juga digunakan untuk seleksi fitur (feature selection) dan penyetelan hyperparameter pada berbagai algoritma machine learning, meningkatkan akurasi dan efisiensi model.

== Keunggulan dan Tantangan ==
Keunggulan utama adalah kemampuannya menangani ruang solusi yang sangat besar dan tidak terstruktur, namun tantangannya adalah kebutuhan komputasi yang tinggi terutama untuk masalah berskala besar.