Was bedeutet "Surrogatfunktionen"?
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Surrogatfunktionen werden genutzt, um komplexe Probleme einfacher zu lösen. Wenn man an einer schwierigen Aufgabe arbeitet, wie zum Beispiel die besten Einstellungen für ein Modell zu finden, kann es viel Zeit und Ressourcen kosten, die tatsächlichen Ergebnisse zu berechnen. Anstatt immer die echte Funktion zu nutzen, erstellen wir eine einfachere Version, die Surrogat genannt wird. Dieses Surrogat kann uns eine gute Vorstellung davon geben, wie sich die echte Funktion verhält, ohne die hohen Kosten.
Wie sie funktionieren
Surrogatfunktionen arbeiten, indem sie eine Schätzung der tatsächlichen Funktion liefern. Sie helfen dabei, Entscheidungen zu treffen und die Bemühungen zur Verbesserung der Ergebnisse zu lenken. Mit diesen Schätzungen können wir verschiedene Einstellungen ausprobieren und bessere Lösungen finden, ohne zu viel Aufwand zu verschwenden.
Vorteile
Die Verwendung von Surrogatfunktionen kann Zeit und Ressourcen sparen. Sie ermöglichen es uns, mehrere Tests und Updates durchzuführen, ohne ständig teure Berechnungen durchführen zu müssen. Das ist besonders hilfreich in Bereichen wie dem maschinellen Lernen, wo die Optimierung eines Modells oft ein komplexer und kostspieliger Prozess ist.
Praktische Anwendungen
Surrogatfunktionen können in vielen Bereichen eingesetzt werden, einschließlich Reinforcement Learning und verschiedenen Optimierungsaufgaben. Sie helfen, den Prozess der Findung der besten Lösung effizienter und handhabbarer zu gestalten, indem sie eine einfache Möglichkeit bieten, mit komplizierten Problemen umzugehen.