AI-ordlista

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termer

Local Minimum

Point dans l'espace des paramètres où la fonction de coût atteint sa valeur la plus basse dans un voisinage local, mais pas nécessairement globalement optimale. Les techniques d'optimisation modernes visent à surmonter les minima locaux suboptimaux.

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termer

Global Minimum

Point absolu le plus bas dans l'espace des paramètres où la fonction de coût atteint sa valeur minimale sur tout le domaine. Trouver le global minimum est l'objectif ultime de l'optimisation mais reste un défi pour les fonctions non-convexes.