Que signifie "Optimisation itérative"?
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L'optimisation itérative, c'est un process qui sert à trouver la meilleure solution à un problème en faisant des ajustements répétés. Au lieu de chercher à deviner la réponse parfaite tout de suite, cette méthode améliore la solution étape par étape.
Comment ça marche
- Estimation initiale : Commence avec une estimation ou une option initiale.
- Ajustements : Fais des petits changements pour voir si la solution s'améliore.
- Évaluation : Vérifie si la nouvelle option est mieux que la précédente.
- Répéter : Continue à ajuster et évaluer jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'améliorations significatives à faire.
Avantages
Cette approche peut être super efficace pour des problèmes complexes où la meilleure solution n'est pas évidente. En se concentrant sur l'amélioration de l'estimation actuelle, ça permet d'avoir une manière plus systématique d'arriver à de bonnes réponses.
Applications
L'optimisation itérative est souvent utilisée dans divers domaines comme l'ingénierie, l'analyse de données et l'apprentissage machine, aidant à améliorer les conceptions, les prévisions et les prédictions grâce à un affinage répété.