<p>재작년에 Optimization과 관련한 많은 주제를 공부했던 것 같은데 PINN등을 공부하다 보니 내가 알던 많은 내용은 그냥 평범이었고 Non-Linear에 특화된 Optimization을 더 공부해야 한다는 사실을 알았다. Bayesian, PSO, DE, Simulated Annealing, GA ...일부러 여러분 들 궁금하게 약자를 사용했어요...</p><p> </p><p>여기 간단하지만 새로운 Optimization을 많이 소개하고 있다. 이들은 Machine Learning을 공부하게 되면 반드시 알고 넘어가야 할 큰 산이다.</p><p> </p><p><a href="https://xloptimizer.com/features" target="_blank" class="ke-link">https://xloptimizer.com/features</a></p><p> </p><p> </p><p>다음 링크를 통해 Non-Linear Optimization과 관련한 기본을 공부할 수 있고 개별 모델을 구글에가서 검색하면 Github 등 많은 코드들도 찾을 수 있다.</p><p> </p><p><a href="https://towardsdatascience.com/nonlinear-programming-theory-and-applications-cfe127b6060c" target="_blank" class="ke-link">https://towardsdatascience.com/nonlinear-programming-theory-and-applications-cfe127b6060c</a>  </p><p> </p><p>그 중에 DE에 관한 자료 하나만 소개한다.</p><p><a href="https://medium.com/@b516002/differential-evolution-sounds-cool-right-a5c245cbe6d9" target="_blank" class="ke-link">https://medium.com/@b516002/differential-evolution-sounds-cool-right-a5c245cbe6d9</a></p><p> </p><div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignCenter" data-ke-mobilestyle="widthOrigin"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1LOU5/55340732f29da57eb5213418300316d7dde39f1f" class="txc-image" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1LOU5/55340732f29da57eb5213418300316d7dde39f1f" data-origin-width="602" data-origin-height="389"></div><p> </p><p>시간날 때 코드나 자료나 다운받아서 공부해두세요. 어쩌다 필요한 날이 오겠지요? 곧....</p>
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