Algoritmos híbridos bio-optimizados para ajuste de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático: un estudio de caso de predicción de defectos de software
Autores: Das, Madhusmita; Mohan, Biju R.; Guddeti, Ram Mohana Reddy; Prasad, Nandini
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Algoritmos híbridos bio-optimizados para ajuste de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático: un estudio de caso de predicción de defectos de software
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Algoritmos de bio-optimización
Ajuste de hiperparámetros
Modelos de aprendizaje automático
Predicción de defectos híbridos bio-optimizados
Algoritmo de optimización de saltamontes de vuelo Lévy de fuerza gravitacional
Predicción de defectos de software
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Abordar problemas de optimización en tiempo real se vuelve cada vez más desafiante a medida que su complejidad continúa aumentando con el tiempo. Por lo tanto, los algoritmos de bio-optimización (BoAs) entran en juego para resolver dichos problemas debido a su capacidad de búsqueda global, adaptabilidad, versatilidad, paralelismo y robustez.
Descripción
Abordar problemas de optimización en tiempo real se vuelve cada vez más desafiante a medida que su complejidad continúa aumentando con el tiempo. Por lo tanto, los algoritmos de bio-optimización (BoAs) entran en juego para resolver dichos problemas debido a su capacidad de búsqueda global, adaptabilidad, versatilidad, paralelismo y robustez.