Parameteroptimalisatie

Parameteroptimalisatie is het proces waarbij waarden voor de parameters van een systeem of model zodanig worden gekozen dat een vooraf gedefinieerde doelstelling zo goed mogelijk wordt bereikt. Het wordt toegepast in machine learning, simulaties en engineering om prestaties, nauwkeurigheid of kostenefficiëntie te verbeteren.

Typen zijn onder meer single-objective versus multi-objective, global versus local optimum en hyperparameteroptimalisatie versus parametertuning binnen een bestaand model.

Het proces omvat: definieer de doelfunctie of kostfunctie, selecteer de te tunen parameters en eventuele constraints, verdeel data ter evaluatie, kies een algoritme, voer iteraties uit en beoordeel convergentie. Validatie helpt overfitting te voorkomen. Voor multi-objectieve problemen kan men via Pareto-optimaliteit meerdere criteria tegelijk afwegen.

Veel gebruikte methoden zijn grid search en random search; Bayesian optimalisatie met Gaussian-processen; gradient-based methoden wanneer de functie differentieerbaar is; en metaheuristieken zoals genetische algoritmen en swarm-intelligentie. De keuze hangt af van de aard van het probleem, berekeningskosten en de differentiabiliteit van de doelstelling.

Belangrijke uitdagingen zijn rekenlast, ruis in de evaluatie, overfitting en reproduceerbaarheid. Toepassingen variëren van hyperparameterafstelling in ML tot kalibratie van regelingen en simulatiemodellen. Slim gebruik van prior-informatie en een duidelijke evaluatiestrategie vergroten de kans op een robuuste en efficiënte optimalisatie.