Lihat sumber Optimasi Matematika dalam Proses Pelatihan AI

Proses pelatihan [[model AI]] sangat bergantung pada teknik [[optimasi matematika]]. Dengan menggunakan metode optimasi, model dapat menemukan parameter terbaik yang meminimalkan error atau kerugian. Hal ini sangat penting untuk memastikan model AI bekerja secara efisien dan akurat.

== Algoritma Gradien dan Metode Optimasi ==
Salah satu teknik optimasi paling populer adalah [[gradien menurun]] (gradient descent). Algoritma ini digunakan untuk mengupdate bobot jaringan saraf secara iteratif agar mendekati solusi optimal.

== Fungsi Objektif dan Regularisasi ==
Dalam proses optimasi, model AI menggunakan [[fungsi objektif]] untuk mengukur seberapa baik performanya. Selain itu, teknik regularisasi digunakan untuk mencegah [[overfitting]] dan meningkatkan kemampuan generalisasi model.

== Peran Optimasi dalam AI Modern ==
Seiring berkembangnya AI, metode optimasi semakin kompleks dan canggih. Penggunaan optimasi matematika memungkinkan pengembangan model AI yang lebih cepat, efisien, dan mampu menangani data dalam skala besar.