approksimaatiokustannus

Approksimaatiokustannus on käsite, joka kuvaa kustannusten kokonaisuutta, kun jokin arvo tai ratkaisu lasketaan likimääräisesti sen sijaan, että käytettäisiin täydellistä tarkkuutta. Keskeistä on ymmärtää, että tarkkuuden parantaminen yleensä lisää laskennallista tai energian käyttöä, jolloin saavutettava hyöty ei aina ole vastinparin arvoinen.

Käytännössä approksimaatiokustannus muodostuu kahdesta päätekijästä: laskennallisesta kustannuksesta ja virheen aiheuttamasta kustannuksesta. Laskennallinen kustannus sisältää esimerkiksi koneaikaa, muistinkäyttöä ja energian kulutusta, kun taas virheen kustannus kuvaa epävarmuutta tai virhettä tuloksessa. Yleisesti kustannusta voidaan mallintaa esimerkiksi muodossa: kokonaiskustannus = compute_cost(menetelmät) + λ · virhe(menetelmä), missä λ on painokertoimen asettama arvo.

Sovelluskonteksteja ovat muun muassa numeerinen laskenta, tilastolliset estimoinnit, tekoäly ja tietojenkäsittely suurissa datamassoissa. Esimerkkejä: suurten datasetien aliottaminen ja monikertaiset näytteet, kuvankäsittelyssä epätiheästi analysoitujen ominaisuuksien käyttäminen, Monte Carlo -menetelmien näytteiden määrän säätäminen sekä heuristiset algoritmit, jotka saavuttavat kohtuullisen tuloksen nopeammin kuin täydellinen ratkaisu.

Käytännössä approksimaatiokustannusta arvioidaan ja optimoidaan päätöksentekoprosessissa, jossa halutaan tasapainottaa tarvittu tavoitteen tarkkuus ja käytettävissä olevat resurssit. Valinta riippuu sovelluksesta, toleranssista virheelle sekä siitä, kuinka kriittistä tuloksen oikeellisuus on.