Les algorithmes génétiques sont une méthode de résolution de problèmes couramment utilisée en optimisation et en machine learning. Ils fonctionnent en simulant le processus de sélection naturelle et en utilisant des métaphores de la génétique pour trouver des solutions optimales à des problèmes difficiles. Les algorithmes génétiques ont été initialement développés dans les années 1930, mais ont connu un regain d’intérêt dans les années 1980 avec l’avènement de l’informatique et de la théorie des jeux.
Les algorithmes génétiques
Les algorithmes génétiques sont des algorithmes qui imitent le processus de la sélection naturelle. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes difficiles, tels que le placement des pièces d’un puzzle ou la planification des itinéraires les plus courts. Les algorithmes génétiques fonctionnent en générant une population de solutions possibles, puis en sélectionnant les meilleures solutions pour former une nouvelle génération. Ce processus est répété jusqu’à ce que la meilleure solution possible soit trouvée.
Les algorithmes de descente de gradient
Les algorithmes de descente de gradient sont des algorithmes qui permettent de trouver le minimum d’une fonction. Ils sont utilisés dans de nombreux domaines, notamment en optimisation, en intelligence artificielle et en machine learning.
Les algorithmes de Markov chains
Les algorithmes de Markov chains sont des outils puissants pour modéliser des processus stochastiques. Ils peuvent être utilisés pour prédire la probabilité de transition entre différents états d’un système, et ont été largement utilisés dans le domaine de la reconnaissance de la parole. Cependant, ils présentent des limitations, notamment lorsqu’il s’agit de modéliser des processus non linéaires.
Pour finir
Pourquoi sont-ils utilisés en optimisation et en machine learning?
Ils sont utilisés en optimisation et en machine learning car ils sont très efficaces pour trouver des solutions optimales à des problèmes complexes. De plus, ils sont capables d’apprendre de nouvelles choses et de s’adapter à de nouvelles situations.
