autotuningalgoritmer

Autotuningalgoritmer, også kjent som automatiske tuningalgoritmer, er dataprogrammer designet for å automatisk justere parametere i et system for å oppnå optimal ytelse. Disse algoritmene brukes i en rekke felt, inkludert maskinlæring, signalbehandling og kontrollsystemer. Målet er å finne settet av parametere som maksimerer en gitt ytelsesmetrikk, for eksempel nøyaktighet, hastighet eller stabilitet.

Kjernen i autotuningalgoritmer ligger ofte i utforskning av parameterrommet. Dette kan gjøres ved hjelp av ulike metoder. Enkle tilnærminger kan involvere en systematisk gjennomgang av mulige parameterverdier, men dette blir raskt uoverkommelig for systemer med mange parametere. Mer avanserte algoritmer bruker teknikker som genetiske algoritmer, simulert gløding, bayesiansk optimalisering eller til og med maskinlæringsmodeller trent på tidligere ytelsesdata.

Fordelen med autotuning er at det reduserer den manuelle innsatsen som kreves for å konfigurere et system. Det kan også avdekke optimale parameterinnstillinger som en menneskelig ekspert kanskje ikke ville ha funnet. Imidlertid kan autotuning være beregningsmessig kostbart, spesielt for komplekse systemer. Valget av en passende autotuningalgoritme avhenger sterkt av egenskapene til systemet som skal tunes og de tilgjengelige ressursene.