Оптимизации это: Оптимизация — это… Что такое Оптимизация? — inakhan.ru

Содержание

Оптимизация — это… Что такое Оптимизация?

Оптимизация — принцип радиационной защиты, состоящий в том, чтобы число облученных лиц и величины индивидуальных доз удерживались на столь низком уровне, насколько это разумно достижимо с учетом экономических и социальных факторов. Применительно к медицинскому … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Оптимизация — Оптимизация: В Викисловаре есть статья «оптимизация» Оптимизация (математика) нахождения … Википедия

оптимизация — Процесс отыскания варианта, соответствующего критерию оптимальности [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] оптимизация 1. Процесс нахождения экстремума функции, т.е. выбор наилучшего варианта из множества … Справочник технического переводчика

Оптимизация — – процесс выбора наилучшего варианта из двух или не скольких возможных (при заданном параметре оптимизации).

[Терминологический словарь по бетону и железобетону. ФГУП «НИЦ «Строительство» НИИЖБ им. А. А. Гвоздева, Москва, 2007 г. 110 стр.]… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

ОПТИМИЗАЦИЯ — ОПТИМИЗАЦИЯ, нахождение наилучшего (из множества возможных) варианта решения задачи при заданных требованиях, ограничениях. Так, оптимизация управления каким либо процессом состоит в определении пути достижения цели управления при наилучших… … Современная энциклопедия

ОПТИМИЗАЦИЯ — (optimization) Выбор из всех возможных вариантов использования ресурсов тех, которые дают наилучшие результаты. Часто описывается в виде максимизации целевой функции. Критики оптимизации доказывают, что существует неограниченное число различных… … Экономический словарь

Оптимизация — максимизация экономического благосостояния общества по отношению к макроэкономическим целям. По английски: Optimizing Синонимы английские: Optimization См. также: Макроэкономическая политика Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь

оптимизация — сущ., кол во синонимов: 4 • интернет оптимизация (1) • переоптимизация (1) • … Словарь синонимов

Оптимизация — [optimization] 1. Процесс нахождения экстремума функции, т.е. выбор наилучшего варианта из множества возможных, процесс выработки оптимальных решений; 2. Процесс приведения системы в наилучшее (оптимальное) состояние. Иначе говоря, первое… … Экономико-математический словарь

ОПТИМИЗАЦИЯ — 1) Процесс выбора наилучшего варианта из возможных2)] Процесс приведения системы в наилучшее (оптимальное) состояние … Большой Энциклопедический словарь

ОПТИМИЗАЦИЯ — это… Что такое ОПТИМИЗАЦИЯ?

Применительно к медицинскому … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Оптимизация — – процесс выбора наилучшего варианта из двух или не скольких возможных (при заданном параметре оптимизации). [Терминологический словарь по бетону и железобетону. ФГУП «НИЦ «Строительство» НИИЖБ им. А. А. Гвоздева, Москва, 2007 г. 110 стр.]… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

Оптимизация — выбор наилучшего варианта из множества возможных. Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 … Словарь бизнес-терминов

Оптимизация персонала: что, как и сколько?

Для сотрудников любой организации слово «оптимизация» звучит как нечто неизведанное и, несомненно, пугающее. Все дело в том, что мало кто в полной мере представляет, каким образом может, а главное – будет происходить эта пресловутая оптимизация персонала или, другими словами, сокращение численности сотрудников.

Обсудим актуальную тему вместе с HR-экспертом Маргаритой Митюшкиной.

Давайте рассмотрим, что же такое оптимизация. Предлагаю несколько определений:

Оптимизация – это поиск наилучшего решения для достижения целей компании в заданных условиях.
Оптимизация численности – это сокращение затрат на содержание персонала (как путем уменьшения количества работников, так и путем снижения уровня дохода персонала).

Не секрет, что любая организация функционирует с единственной целью – получение прибыли при минимально возможных издержках. Поэтому, когда речь заходит о реструктуризации и последующей оптимизации, многие владельцы бизнеса начинают с сокращения расходов по тем структурным подразделениям, которые являются «потребляющими» — то есть те, которые не приносят видимой (прямой) прибыли компании. Обычно это административно-управленческий блок (управление персоналом, АХО, бухгалтерия).

Как показывает практика, работодатели часто грешат тем, что начинают «резать» персонал, начиная с «ненужного» (по их мнению) обслуживающего персонала.

В итоге общая численность сотрудников компании, переживающей период кризиса, принципиально не меняется. Но при этом оказывать услуги, сопутствующие любой предпринимательской деятельности, просто-напросто некому. Ведь в первую очередь решили избавиться от support staff, и то – выборочно, «экспертным» методом. Что мы получаем на выходе? Конечно же, негатив со стороны персонала, как выбывшего, так и работающего, потому что все мы люди и в такие моменты испытываем сильнейший стресс. Что касается самой компании, то она как работодатель подрывает свою репутацию и имидж на рынке труда.

Распространены также ситуации, когда руководство компании прибегает к таким мерам:

стимулирование сотрудников преклонного возраста досрочно выходить на пенсию,
перевод работников на другие (как правило, нижестоящие и нижеоплачиваемые) должности или же перевод в другие структурные подразделения,
стимулирование отдельных категорий работников увольняться по собственному желанию или с определенными выплатами (при увольнении по соглашению сторон).

Кроме того, часто практикуется перераспределение работников внутри одного департамента/отдела/сектора при объединении, например, двух отделов в один.

И тогда сотрудникам, которые ранее занимали руководящие посты, ничего не остается, как перейти на рядовые должности, предложенные в рамках оптимизации, или же другой вариант – увольняться.

У нас оптимизация. Что делать?

Когда компания решает оптимизировать персонал, процесс всегда и для всех проходит болезненно: будь то руководитель, которому необходимо выбрать, кто же останется с ним работать дальше, а кому придется покинуть компанию, или же рядовой специалист, который находится в подвешенном состоянии, пока не будет, так сказать, оглашен весь «черный» список.

Психологически задача взять и уволить какое-то количество людей, конечно же, очень сложная. Как правило, самый мучительный шаг – сообщить индивидуально каждому работнику о решении руководства, выпадает на долю HR-менеджеров. Как вести себя в такой ситуации? Прежде всего, оставаться людьми! Поговорив по-человечески, вы априори будете выше всех тех руководителей, которые предпочли промолчать и переложить на вас свою ответственность.

Самое главное правило при проведении оптимизации: компания должна четко понимать, что она получит в результате всех процедур. Очень важно все грамотно просчитать и продумать, чтобы в конечном счете не получился обратный эффект.

Это правило включает в себя несколько крупных блоков:

Определение перспективных целей компании, постановка задач;
Оптимизация существующих бизнес-процессов;
Разработка новой организационной структуры компании;
Определение численности персонала;
Проработка процедуры вывода персонала;
Непосредственное сокращение численности;
Утверждение новой организационной структуры и нового штатного расписания.

Кроме того, необходимо учитывать, что при сокращении численности может страдать качество работы. Чтобы минимизировать подобные риски, важно при утверждении новой цепочки обязательных к выполнению бизнес-процессов, провести нормирование труда, что далеко не всегда делается в компаниях.

Для реализации перечисленных выше блоков организации нередко нанимают отдельного специалиста, так называемого антикризисного менеджера, перед которым стоит задача в кратчайшие сроки вывести компанию из коллапса. Зачем это делается? Ведь новый человек — это неизбежное увеличение затрат, что абсолютно нелогично в данной ситуации. Все просто: стороннему человеку, не имеющему никакого отношения ни к компании, ни к персоналу, гораздо легче по причине здорового цинизма решить все проблемы «без сердца», что не всегда под силу руководителям, проработавшим бок о бок с этими людьми много лет.

Как будем оптимизировать?

После того как определены дальнейшие приоритеты развития бизнеса и есть понимание того, как все должно выглядеть, стартует сама процедура сокращения персонала. Давайте рассмотрим наиболее распространенные варианты развития событий.

1. Увольнение по собственному желанию или соглашению сторон.

2. Предложение занять конкретную позицию в новой структуре компании.

Есть множество нюансов, связанных с проведением оптимизации в «белой» компании. Ведь Трудовой кодекс ни в коем случае нарушать нельзя — иначе проблем, помимо кризиса, станет еще больше. И вот здесь самую важную роль играет HR, чья миссия — уберечь компанию-работодателя от подобного рода нарушений. Это было небольшое лирическое отступление J

Итак, вам необходимо уволить часть персонала, как говорится, «без шума и пыли». Выше мы выбрали два пути: по соглашению сторон и по сокращению штатов (как правило, работодатель выступает за расторжение Трудового договора по соглашению сторон). Оба пути законны и подробно описаны в Трудовом кодексе. Однако зачастую работодателю проще и быстрее «отделаться» от части сотрудников, договорившись с каждым о конкретной сумме выплаты.

Нюанс этого варианта в том, что если договоренность между работодателем и работником о денежной компенсации не будет достигнута, возможно давление со стороны руководства на сотрудника, который не хочет покидать компанию. Согласитесь, не очень приятный поворот событий. Если же идти по пути наименьшего сопротивления, и сокращать штат в классическом исполнении закона, работодателю придется запастись терпением, поскольку процедура продлится несколько месяцев.

И при одном, и при другом раскладе возникают определенные сложности, разногласия и споры. Однако выстраивать действия организации по букве закона означает защитить права обеих сторон: как работника, так и работодателя. Ведь без соответствующих документов работодателю будет проблематично спросить со своего сотрудника, если тот не исполняет надлежащим образом свои функции.

Таким образом, законодательная база предоставляет право выбора каждой из сторон. Осталось только определить, куда сворачивать: направо или налево.

У нас есть новая структура и другая численность людей. Что дальше?

Итак, большая часть сложного пути пройдена. Но стресс еще не отступил, а работать и достигать вновь поставленных целей надо. Как мотивировать оставшийся персонал? Казалось бы, все просто. Ты остался при работе, так иди и выполняй свою работу хорошо, чтобы не попасть под раздачу в следующий раз. Тут, на мой взгляд, какого-то общего правила, совета или руководства к действию не существует. Как я уже говорила, всегда надо оставаться человеком. В этом и состоит задача HR-службы: подставить плечо, дать поплакать в жилетку, успокоить, помочь, сказать какие-то слова поддержки, ну и, конечно, быть честными, ибо любой человек всегда почувствует, лукавите вы или нет.

Думаю, коллеги, работающие в сфере управления персоналом, согласятся, что тема оптимизации и сокращения численности никого не оставляет равнодушным. Все мы надеемся, что участь проводить такие процедуры не постигнет нас никогда, ну или, по крайней мере, в ближайшее время.

Поэтому хочу пожелать всем прочитавшим мою статью удачи, и пусть работа приносит вам максимум удовольствия, ведь:

Когда вы что-то делаете без любви и непрофессионально – это халтура,

Когда вы что-то делаете без любви, но профессионально – это ремесло,

Когда вы что-то делаете не профессионально, но с любовью – это хобби,

Когда вы что-то делаете профессионально и с любовью – это искусство.

Так пусть каждый из вас занимается именно искусством!

Митюшкина Маргарита, HR-эксперт. Опыт работы: IT (системная интеграция), фармацевтика, ж/д логистика.

Что значит слово «оптимизация» — Российская газета

— Ну что ж, нам только что представили план оптимизации детских учреждений района… — Да? А мне показалось, что речь шла об их уничтожении!

Красивые иностранные слова часто используют не только по их прямому назначению — для обозначения сути предметов и явлений, — но и для того, чтобы эту суть как раз затемнить. Как взять и объявить, что несколько детских садов в районе решено закрыть? Давайте скажем, что мы решили их «оптимизировать», это слово не вызовет резкой реакции. И действительно, «оптимизировать», по словарям, — это придать оптимальные свойства, выбрать лучший вариант из возможных. От французского optimiser, которое, в свою очередь, от латинского optimus — «наилучший». То есть оптимизировать — это улучшить! По форме, да, правильно: вот план оптимизации системы детских учреждений (их станет меньше, но оставшиеся будут лучше). А по сути — закрывают их, как ни пытайся спрятать это за красивым словом.

Вот пример из статьи в газете «Новгородские ведомости» за 2012 год под названием «Филиалов станет больше»: «В ходе встречи был затронут больной вопрос — планируемая оптимизация сети школ». Так что не помогает слово, более того — использовать его стали уже с иронией: «Оптимизация? А, понятно, пиши пропало». И легко переводят его с чиновничьего языка на общечеловеческий. Говорят об оптимизации бюджета? Значит, его будут сокращать. Оптимизация штатного расписания? Это сокращения персонала. Оптимизация горнодобывающей промышленности? Ищите сообщения о сокращении числа предприятий. Оптимизация системы оказания медицинской помощи? Совсем плохо, меньше станет поликлиник, врачей, бесплатных лекарств.

«Оптимизация» — это классика канцелярита, от которого предостерегал еще Корней Чуковский. В его книге «Живой как жизнь» много примеров того, как мы используем иностранные слова, чтобы не называть вещи своими именами. Так, уборщица, которая кормит голубей на балконе, в сердцах говорит: «Энти голуби — чистые свиньи, надо их отседа аннулировать!» Сейчас бы голубей «оптимизировали». Страшно подумать, что это могло бы означать.

что это такое и какие способы бывают

Оптимизация — это устранение недочетов и разработка более эффективного алгоритма работы. В результате которого снижаются издержки и повышается качество продукции. Чтобы понять, какие именно технологические решения подходят компании, нужно пройти три этапа.

Анализ и планирование. Оцените отчеты и данные о производстве, эффективность работы сотрудников, темпы роста выручки и расходов. Внедрять сервисы и закупать новое оборудование можно только после того, как вы обнаружили проблемные точки.

Анализ должен быть глубоким, поэтому это длительный и трудный этап. Нужно установить причины низкой эффективности работы и разобраться в деталях. Часто бизнес видит часть проблем и разбирает только очевидные факты, а затем сразу приступает к оптимизации. Поэтому по статистике из 10 идей удачными оказывается две. В результате затраты только увеличиваются, время сотрудников тратится впустую, а итог в лучшем случае нулевой.

Производство легко контролировать и оценивать эффективность, если информация о каждом процессе прозрачна и доступна в несколько кликов. Мы внедрим любое решение на базе 1С, поможем с настройками и обучением — оставьте заявку.

Разработка и утверждение проекта оптимизации. Когда точки роста четко обозначены, нужен детальный план по внедрению продуктов и закупке оборудования. Следует просчитать окупаемость оптимизации и оценить готовность бизнеса к издержкам. Расставить приоритеты: какие производственные процессы следует оптимизировать в первую очередь, а какие можно улучшать постепенно или частично. Реализация плана оптимизации. Строго по плану с самых приоритетных и узких функциональных задач. Чтобы в случае неудачи быстро вернуться к прежней схеме работы, внедрение должно быть постепенным и контролируемым. Не следует резко менять подход к работе, трансформировать деятельность подразделений и внедрять оборудование. Риск сломать прежнюю схему слишком велик.

Методы оптимизации производства

«Снизу вверх» затрагивает процессы производства, но не меняет структуру подразделений. Это самый безопасный и плавный способ, потому что не требует больших инвестиций, а эффект от сокращения издержек долговременный.

Главная задача — изменить методологию и технологию. Например, избавиться от малоэффективного шага, чтобы упростить и повысить эффективность основного процесса.

Директивный подход — самый быстрый. Это сокращение бюджета на подразделение с низкой эффективностью или избыточными затратами. Его минус в том, что он не учитывает долгосрочную перспективу. Поэтому подход чаще всего используют при решении срочных задач как вынужденную меру, требующую доработок. Реинжиниринг — кардинальное изменение производственной деятельности. Самый эффективный, но затратный, трудный и долгий метод оптимизации. Его используют в кризисных ситуациях или при необходимости резкого и заметного роста эффективности стабильной компании.

План и принципы оптимизации процессов производства

Оптимальным и самым распространенным способом считается комплексная оптимизация с помощью метода «Снизу вверх». Ее называют ТОП — тотальная оптимизация производства. Для составления успешного плана оптимизации нужно определить:

Цели и объекты. Не должны противоречить друг другу. Каждые цель и объект необходимо сформулировать так, чтобы они не затрагивали смежные. Например, нельзя повысить эффективность при сокращении себестоимости. Это две разных задачи, их стоит разделить и достигать поэтапно. Сначала рост эффективности при прежней себестоимости, а затем ее снижение.

Достаточность ресурсов. Нужно четко понимать, какими мощностями обладает управление. Есть ли свободе выбора, нужный объем денежных средств и уровень экспертности для реализации плана. Возможность сравнения. Текущая ситуация должна быть прозрачна отражена в цифрах, чтобы результат оптимизации можно было сравнить с количественными показателями.

Когда план оптимизации разработан, необходимо удостовериться, что соблюдены основные принципы ТОП. Всесторонний подход. Нельзя просто сократить расходы, нужно одновременно с этой мерой решить вопросы с производительностью и комфортом труда, качеством продукции и особенностями производства. Конкретные цели. Для всех подразделений и с учетом специфики рассчитывается план сокращения затрат. Только на основе точных данных составляется план.

Идеи сотрудников. Необходимо получить обратную связь от сотрудников с практическим опытом. Ноу-хау позволит не только эффективно оптимизировать производство, но и укрепить корпоративную культуру. Заимствование идей. Если стандартный подход кажется неэффективным, можно обратиться к опыту международных компаний и адаптировать его подход под себя.

Непрерывный контроль. Промежуточные результаты необходимо отслеживать и сверять с планом. Так вы вовремя заметите отклонения и внесете в оптимизацию корректировки.

Распространенные ошибки

Рассмотрим три основных проблемы, с которыми сталкиваются руководители при внедрении плана оптимизации.

Недоработки. Недостаточный анализ, размытые цели, низкий уровень контроля. В каждом параметре не хватило внимательности, ответственности, сосредоточенности. Результат может быть фатальным: неправильная стратегия, потеря ресурсов при нулевом результата, а что еще опаснее — ухудшение положения и большие издержки.

Низкая мотивация. Как только показатели улучшились, проект замораживают. Обычно положительный эффект от части мер краткосрочный, поэтому очень важно довести дело до конца. Ложные ожидания. Комплексная оптимизация проявит себя в течение нескольких лет. Часто бывает так, что результаты медленные и незаметные, поэтому изменения останавливают как неудачные.

Начните с простых, понятных и результативных изменений — попробуйте решения на базе 1С. Оставьте заявку, и мы поможем с настройками и обучением сотрудников.

как ее оптимизировать и зачем это нужно?

Abstract

Инициативы по оптимизации профессионально-квалификационной структуры направлены на изменение профессиональных ролей с помощью прямых или косвенных механизмов. В рамках этих инициатив роли изменяются либо непосредственно, например, путем расширения функций или навыков, делегирования полномочий или внедрения нового типа работников, либо косвенно, например, путем изменения структурных взаимоотношений между различными звеньями и службами здравоохранения, когда изменяются уровни или места оказания медицинской помощи. Стимулами для проведения инициатив по оптимизации профессионально-квалификационной структуры могут послужить как качественные, так и количественные факторы; первая группа включает повышение качества медицинской помощи, профессиональное развитие и улучшение сбалансированности между трудовой и личной жизнью, а вторая – нехваткуили неоптимальное распределение кадров и стремление к повышению экономической эффективности.

Инструменты политики, способствующие эффективной реализации инициатив по оптимизации профессионально-квалификационной структуры, включают следующее: изменение существующих или внедрение новых профессиональных ролей с помощью различных организационных и нормативных мер, включая регулирование диапазона профессиональных функций ипреодоление институциональных барьеров; оказание поддержки новым или расширенным профессиональным ролям с помощью коллективного финансирования и измененияфинансовых стимулов; создание образовательной базы (‎компетентность и потенциал)‎, необходимой для выполнения новых и расширенных профессиональных ролей. Для успеха любых инициатив такого рода крайне важно, чтобы соответствующие профессиональные организации и правительственные органы поддерживали новые профессиональные роли. Инициативы по оптимизации профессионально-квалификационной структуры должны основываться на реальных потребностях, а при их проведении следует тщательно учитывать характерные для данной страныили региона особенности системы здравоохранения и сложившихся категорий медработников, так как применение каких-то универсальных и подходящих для всех подходов не приводит к успеху.

Relation

Анализ систем и политики здравоохранения: Краткий аналитический обзор, 8

Description

34 стр.

Программное обеспечение для оптимизации при помощи моделирования

Дополнительные иллюстрации

Алгоритмы, не содержащие производных и основанные на градиентах

В модуле Optimization (Оптимизация) предусмотрено два различных способа оптимизации: оптимизация, не использующая производных, и оптимизация, основанная на градиентах. Оптимизация без производных применяется в случае, когда целевые функции и ограничения могут иметь разрывы и не имеют аналитических производных. Например, требуется минимизировать пиковое напряжение в детали, изменив ее размеры. Однако при изменении размеров точка возникновения пиковых напряжений может сместиться. Такая целевая функция не является аналитической и требует алгоритма, не содержащего производных. В модуле Optimization (Оптимизация) имеется четыре таких метода: граничная оптимизация квадратичной аппроксимацией (BOBYQA), симплексный алгоритм Нелдера — Мида, координатный поиск и метод Монте-Карло.

Модуль Optimization (Оптимизация) рассчитывает примерный градиент для изменения проектных переменных в сторону улучшения. Кроме того, этот подход в случае необходимости позволяет минимизировать полную массу детали. Масса детали обычно непосредственно дифференцируема относительно ее размеров, что позволяет применять подход на основе градиентов. Модуль Optimization (Оптимизация) рассчитывает точные аналитические производные целевой функции и функций ограничений, используя метод сопряженных уравнений оптимизатора SNOPT, разработанного Филиппом Е. Гиллом из Университета Калифорнии, Сан-Диего, и Уолтером Мюрреем и Майклом А. Сондерсом из Стэндфордского университета, для улучшения проектных переменных. Второй алгоритм на основе градиентов — решатель Левенберга-Марквардта. Этот решатель можно использовать, если целевая функция относится к типу наименьших квадратов, обычно для оценки параметров и подбора кривых. Третий метод — метод подвижных асимптот (ММА) — градиентный оптимизационный решатель, разработанный профессором К. Сванбергом в Королевском технологическом институте Стокгольма, Швеция. Он разработан на основе топологической оптимизации. В литературе этот метод получил название GCMMA (глобально сходящийся метод скользящих асимптот), а в модуле Optimization (Оптимизация) он присутствует под названием MMA.

Преимуществом градиентного метода является способность решения задач с сотнями и даже тысячами проектных переменных с очень небольшим увеличением затрат на вычисления по мере увеличения числа переменных. Метод сопряженных уравнений позволяет одновременно рассчитать все аналитические производные, тогда как при использовании метода без производных приходится аппроксимировать каждую производную, что занимает более длительное время по мере увеличения количества проектных производных. Градиентный метод также позволяет включать более сложные функции ограничений.

Преимуществом метода, не использующего производных, является его простота. Он не требует отыскания дифференцируемой целевой функции и сокращает необходимое вмешательство пользователя при настройке. Однако из-за затрат на вычисления, методы, не использующие производных, наиболее привлекательны в тех случаях, когда количество проектных переменных равно приблизительно 10 или меньше. На практике это охватывает широкий круг задач инженерной оптимизации.

Оптимизация параметров подразумевает оптимизацию всех скалярных входных данных модели, таких как расход жидкости и амплитуды нагрузок. Это, как правило, простейший вид оптимизации, его можно выполнять любым методом.

Оценка параметров более сложна, в нее включается корреляция модели COMSOL и экспериментальных данных. Обычно целью является использование модели для оценки свойств используемых материалов.

Посмотреть скриншот »

Оптимизация размеров, формы и топологии

Методы оптимизации могут быть классифицированы далее по типу оптимизируемых переменных. Оптимизация размеров, формы и топологии присутствуют в модуле Optimization (Оптимизация), каждая из них занимает свое место в процессе разработки.

Оптимизация размеров подразумевает определение проектных переменных, которые могут быть непосредственно переданы в производство. Типичные проектные переменные — размеры отверстия, длина, ширина и высота конструкционного элемента. Оптимизация размеров обычно используется в качестве последнего этапа разработки проекта, и выполняется после того, как общая форма проектируемого изделия становится более-менее окончательной. При этом обычно используется метод, не содержащий производных.

Посмотреть скриншот »

Оптимизация формы обычно происходит на более ранних этапах разработки и включает в себя более свободное изменение объекта. Выбирать проектные параметры следует более тщательно, поскольку целью является выбор формы, не налагающей слишком много ограничений. Если есть возможность найти аналитическое выражение целевой функции, предпочтительнее использовать градиентный метод.

Посмотреть скриншот »

Оптимизация топологии используется на самых ранних стадиях разработки, обычно на этапе создания прототипа. Оптимизация топологии касается распределения материала в качестве проектной переменной, а также добавления и удаления конструкций для улучшения целевой функции. Вследствие большого количества проектных переменных здесь целесообразно применение только градиентного метода.

Посмотреть скриншот »

Определение оптимизации Merriam-Webster

op · ti · mi · zation | \ Äp-tə-mə-ˈzā-shən \

: акт, процесс или методология создания чего-либо (например, проекта, системы или решения) как можно более совершенным, функциональным или эффективным. конкретно : математические процедуры (например, нахождение максимума функции), участвующие в этом

Определение оптимизации

Что такое оптимизация?

Оптимизация — это процесс повышения эффективности торговой системы путем корректировки переменных, используемых для технического анализа.

Как работает оптимизация

Оптимизация, чтобы работать, требует, чтобы системы постоянно приспосабливались к поражению движущейся цели. Оптимизация — это непрерывный процесс, от изменения количества периодов, используемых в скользящих средних, до простого исключения того, что не работает.

Торговые системы разрабатываются в течение длительного периода времени. После их создания наступает период бета-тестирования, а затем проводится оптимизация на основе этих результатов. После внедрения системы в игру вступят реальные факторы, которые могут выявить проблемы, которые ранее не обнаруживались.

Оптимизация не происходит только тогда, когда возникают проблемы. Системы могут быть оптимизированы с учетом меняющихся факторов рынка или последних технологических достижений. Поиск наилучшей комбинации настроек и факторов для параметров системы жизненно важен для успеха любой системы. Фактически, для правильной работы система должна продолжать периодически повторно оптимизироваться на основе текущих данных и реальных факторов.

Как и в большинстве случаев, даже оптимизированная система может выйти из строя.Кроме того, система может стать чрезмерно оптимизированной. Например, он может иметь размеры выборки или длительность периода, которые слишком малы, чтобы быть точными, или слишком большими, чтобы предоставлять точную информацию. Кроме того, каждый фактор или правило, применяемое к системе, может повлиять на способность системы предоставлять точную информацию.

Кто использует торговые системы для технического анализа

Торговыми системами может пользоваться кто угодно. Как отдельные инвесторы, так и крупные учреждения могут иметь системы, на которые они полагаются, чтобы предоставить подробную информацию, которая поможет им выбрать инвестиционные стратегии.Люди, действующие от своего имени, могут иметь рудиментарные системы, которые они создали сами, которые могут не требовать технологического опыта или знаний в области кодирования.

В Интернете также доступны торговые системы, которыми может воспользоваться каждый. Поиск торговых систем в Google приведет к спискам как бесплатных систем, так и тех, для использования которых требуется оплата или членство.

Учреждения будут полагаться на более сложные системы. Многие из них будут иметь свои собственные системы, предназначенные для использования в домашних условиях.Эти системы будут более продвинутыми и предложат больше возможностей для оптимизации, чем бесплатные, которые новички или случайные трейдеры могут найти в Интернете.

Какую бы систему ни использовал инвестор, он должен использовать ее, зная, что данные все равно могут сообщать неверно, а системы могут выйти из строя. Торговая система — это просто еще один инструмент, который инвесторы могут использовать при инвестировании; он не отменяет необходимости критического мышления.

Почему оптимизация важна в машинном обучении

Машинное обучение предполагает использование алгоритма для изучения и обобщения исторических данных, чтобы делать прогнозы на основе новых данных.

Эту проблему можно описать как аппроксимацию функции, которая сопоставляет примеры входных данных с примерами выходных данных. Приближение функции может быть решено путем постановки задачи как оптимизации функции. Здесь алгоритм машинного обучения определяет параметризованную функцию сопоставления (например, взвешенную сумму входных данных), а алгоритм оптимизации используется для финансирования значений параметров (например, коэффициентов модели), которые минимизируют ошибку функции при использовании для сопоставления входных данных. к выходам.

Это означает, что каждый раз, когда мы подбираем алгоритм машинного обучения к набору обучающих данных, мы решаем проблему оптимизации.

В этом руководстве вы откроете для себя центральную роль оптимизации в машинном обучении.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

Алгоритмы машинного обучения выполняют аппроксимацию функций, которая решается с помощью оптимизации функций.
Оптимизация функций — это причина, по которой мы минимизируем ошибки, затраты или потери при настройке алгоритма машинного обучения.
Оптимизация также выполняется во время подготовки данных, настройки гиперпараметров и выбора модели в проекте прогнозного моделирования.

Приступим.

Почему оптимизация важна в машинном обучении
Фото Марко Верча, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на три части; их:

Машинное обучение и оптимизация
Обучение как оптимизация
Оптимизация в проекте машинного обучения
1. Подготовка данных как оптимизация
2. Настройка гиперпараметров как оптимизация
3. Выбор модели как оптимизация

Машинное обучение и оптимизация

Оптимизация функции — это проблема поиска набора входных данных для целевой целевой функции, которые приводят к минимуму или максимуму функции.

Это может быть сложной задачей, так как функция может иметь десятки, сотни, тысячи или даже миллионы входов, а структура функции неизвестна, часто недифференцируема и зашумлена.

Оптимизация функций : Найдите набор входных данных, которые приводят к минимуму или максимуму целевой функции.

Машинное обучение можно описать как приближение функций. То есть аппроксимация неизвестной базовой функции, которая сопоставляет примеры входов с выходами, чтобы делать прогнозы на основе новых данных.

Это может быть сложно, поскольку часто существует ограниченное количество примеров, на основе которых мы можем аппроксимировать функцию, а структура аппроксимируемой функции часто бывает нелинейной, зашумленной и может даже содержать противоречия.

Аппроксимация функции : обобщение конкретных примеров до многоразовой функции отображения для прогнозирования на новых примерах.

Оптимизация функций часто бывает проще, чем аппроксимация функций.

Важно отметить, что в машинном обучении мы часто решаем задачу аппроксимации функций с помощью оптимизации функций.

В основе почти всех алгоритмов машинного обучения лежит алгоритм оптимизации.

Кроме того, процесс работы над проблемой прогнозного моделирования включает в себя оптимизацию на нескольких этапах в дополнение к изучению модели, в том числе:

Выбор гиперпараметров модели.
Выбор преобразований для применения к данным перед моделированием
Выбор конвейера моделирования для использования в качестве окончательной модели.

Теперь, когда мы знаем, что оптимизация играет центральную роль в машинном обучении, давайте рассмотрим несколько примеров алгоритмов обучения и того, как они используют оптимизацию.

Обучение как оптимизация

Задачи прогнозного моделирования включают в себя прогнозирование на основе входных данных.

Числовая величина должна быть предсказана в случае проблемы регрессии, тогда как метка класса должна быть предсказана в случае проблемы классификации.

Проблема прогнозного моделирования настолько сложна, что мы не можем писать код для прогнозирования.Вместо этого мы должны использовать алгоритм обучения, применяемый к историческим данным, чтобы изучить «программу », называемую прогнозной моделью, которую мы можем использовать для прогнозирования новых данных.

В статистическом обучении, статистической перспективе машинного обучения, проблема сформулирована как обучение функции отображения (f) с учетом примеров входных данных ( X ) и связанных выходных данных ( y ).

Учитывая новые примеры ввода ( Xhat ), мы должны сопоставить каждый пример с ожидаемым выходным значением ( yhat ), используя нашу изученную функцию ( fhat ).

Полученное отображение будет несовершенным. Никакая модель не является идеальной, и ожидается некоторая ошибка прогноза, учитывая сложность проблемы, шум в наблюдаемых данных и выбор алгоритма обучения.

Математически алгоритмы обучения решают проблему аппроксимации функции отображения путем решения задачи оптимизации функции.

В частности, учитывая примеры входов и выходов, найдите набор входов для функции отображения, который приводит к минимальным потерям, минимальной стоимости или минимальной ошибке прогнозирования.

Чем более смещен или ограничен выбор функции отображения, тем легче будет решить оптимизацию.

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы прояснить это.

Линейная регрессия (для задач регрессии) является сильно ограниченной моделью и может быть решена аналитически с помощью линейной алгебры. Входными данными для функции отображения являются коэффициенты модели.

Мы можем использовать алгоритм оптимизации, такой как алгоритм квазиньютоновского локального поиска, но он почти всегда будет менее эффективным, чем аналитическое решение.

Линейная регрессия : Входные данные функции — это коэффициенты модели, задачи оптимизации, которые можно решить аналитически.

Логистическая регрессия (для задач классификации) немного менее ограничена и должна решаться как задача оптимизации, хотя кое-что о структуре решаемой функции оптимизации известно с учетом ограничений, налагаемых моделью.

Это означает, что можно использовать алгоритм локального поиска, такой как метод квазиньютона.Мы могли бы использовать глобальный поиск, такой как стохастический градиентный спуск, но он почти всегда будет менее эффективным.

Логистическая регрессия : Входные данные функции — это коэффициенты модели, задачи оптимизации, требующие итеративного алгоритма локального поиска.

Модель нейронной сети — это очень гибкий алгоритм обучения, который накладывает несколько ограничений. Входными данными функции отображения являются веса сети. Алгоритм локального поиска не может использоваться, поскольку пространство поиска является мультимодальным и сильно нелинейным; вместо этого должен использоваться алгоритм глобального поиска.

Обычно используется алгоритм глобальной оптимизации, в частности стохастический градиентный спуск, и обновления выполняются таким образом, чтобы учитывать структуру модели (обратное распространение и правило цепочки). Мы могли бы использовать алгоритм глобального поиска, который не обращает внимания на структуру модели, например генетический алгоритм, но он почти всегда будет менее эффективным.

Нейронная сеть : Входные данные функции — это веса модели, задачи оптимизации, требующие итеративного алгоритма глобального поиска.

Мы видим, что каждый алгоритм делает разные предположения о форме функции отображения, которая влияет на тип решаемой задачи оптимизации.

Мы также можем видеть, что алгоритм оптимизации по умолчанию, используемый для каждого алгоритма машинного обучения, не является произвольным; он представляет собой наиболее эффективный алгоритм для решения конкретной задачи оптимизации, сформулированной алгоритмом, например стохастический градиентный спуск для нейронных сетей вместо генетического алгоритма.Для отклонения от этих значений по умолчанию требуется веская причина.

Не все алгоритмы машинного обучения решают проблему оптимизации. Ярким примером является алгоритм k-ближайших соседей, который хранит обучающий набор данных и выполняет поиск k лучших совпадений для каждого нового примера, чтобы сделать прогноз.

Теперь, когда мы знакомы с обучением в алгоритмах машинного обучения как с оптимизацией, давайте рассмотрим некоторые связанные примеры оптимизации в проекте машинного обучения.

Оптимизация в проекте машинного обучения

Оптимизация играет важную роль в проекте машинного обучения в дополнение к подгонке алгоритма обучения к набору обучающих данных.

Этап подготовки данных перед подгонкой модели и этап настройки выбранной модели также можно представить как проблему оптимизации. Фактически, весь проект прогнозного моделирования можно рассматривать как одну большую проблему оптимизации.

Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих случаев по очереди.

Подготовка данных как оптимизация

Подготовка данных включает преобразование необработанных данных в форму, наиболее подходящую для алгоритмов обучения.

Это может включать масштабирование значений, обработку пропущенных значений и изменение распределения вероятностей переменных.

Преобразования могут быть выполнены для изменения представления исторических данных в соответствии с ожиданиями или требованиями конкретных алгоритмов обучения. Тем не менее, иногда хорошие или лучшие результаты могут быть достигнуты, когда ожидания нарушаются или когда выполняется несвязанное преобразование данных.

Мы можем думать о выборе преобразований для применения к обучающим данным как о задаче поиска или оптимизации, позволяющей наилучшим образом раскрыть неизвестную базовую структуру данных алгоритму обучения.

Подготовка данных : Входные данные функции — это последовательности преобразований, задачи оптимизации, требующие итеративного алгоритма глобального поиска.

Эта задача оптимизации часто решается вручную методом проб и ошибок. Тем не менее, можно автоматизировать эту задачу, используя алгоритм глобальной оптимизации, где входными данными функции являются типы и порядок преобразований, применяемых к обучающим данным.

Количество и перестановки преобразований данных обычно весьма ограничены, и может быть возможно выполнить исчерпывающий поиск или поиск по сетке обычно используемых последовательностей.

Дополнительную информацию по этой теме см. В руководстве:

Настройка гиперпараметров как оптимизация

У алгоритмов машинного обучения

есть гиперпараметры, которые можно настроить для адаптации алгоритма к конкретному набору данных.

Несмотря на то, что динамика многих гиперпараметров известна, не известно конкретное влияние, которое они будут оказывать на производительность результирующей модели для данного набора данных. Таким образом, стандартной практикой является тестирование набора значений ключевых гиперпараметров алгоритма для выбранного алгоритма машинного обучения.

Это называется настройкой гиперпараметров или оптимизацией гиперпараметров.

Обычно для этой цели используют простой алгоритм оптимизации, такой как алгоритм случайного поиска или алгоритм поиска по сетке.

Настройка гиперпараметров : Входные данные функции — это гиперпараметры алгоритма, задачи оптимизации, требующие итеративного алгоритма глобального поиска.

Дополнительную информацию по этой теме см. В руководстве:

Тем не менее, для решения этой задачи оптимизации становится все более распространенным использование алгоритма итеративного глобального поиска.Популярным выбором является байесовский алгоритм оптимизации, который способен одновременно аппроксимировать оптимизируемую целевую функцию (с использованием суррогатной функции) и оптимизируя ее.

Это желательно, поскольку оценка одной комбинации гиперпараметров модели является дорогостоящей, требуя подгонки модели ко всему набору обучающих данных один или несколько раз, в зависимости от выбора процедуры оценки модели (например, повторная k-кратная перекрестная проверка).

Дополнительную информацию по этой теме см. В руководстве:

Выбор модели как оптимизация

Выбор модели включает выбор одной из множества возможных моделей машинного обучения для задачи прогнозного моделирования.

На самом деле, это включает в себя выбор алгоритма машинного обучения или конвейера машинного обучения, который создает модель. Затем это используется для обучения окончательной модели, которую затем можно использовать в желаемом приложении для прогнозирования новых данных.

Этот процесс выбора модели часто выполняется вручную специалистом по машинному обучению и включает такие задачи, как подготовка данных, оценка моделей-кандидатов, настройка хорошо работающих моделей и, наконец, выбор окончательной модели.

Это можно сформулировать как проблему оптимизации, которая включает часть или весь проект прогнозного моделирования.

Выбор модели : Входными данными функции являются преобразование данных, алгоритм машинного обучения и гиперпараметры алгоритма; задача оптимизации, требующая итеративного алгоритма глобального поиска.

Все чаще это происходит с алгоритмами автоматизированного машинного обучения (AutoML), используемыми для выбора алгоритма, алгоритма и гиперпараметров или подготовки данных, алгоритма и гиперпараметров с минимальным вмешательством пользователя.

Подробнее об AutoML см. В руководстве:

Подобно настройке гиперпараметров, обычно используется алгоритм глобального поиска, который также аппроксимирует целевую функцию, например, байесовская оптимизация, учитывая, что каждая оценка функции является дорогостоящей.

Этот автоматизированный подход к оптимизации машинного обучения также лежит в основе современных продуктов машинного обучения как услуги (MLaaS), предоставляемых такими компаниями, как Google, Microsoft и Amazon.

Несмотря на то, что такие подходы быстрые и эффективные, они все же не могут превзойти вручную созданные модели, подготовленные высококвалифицированными экспертами, например, участвующими в соревнованиях по машинному обучению.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Учебники

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя центральную роль оптимизации в машинном обучении.

В частности, вы выучили:

Алгоритмы машинного обучения выполняют аппроксимацию функций, которая решается с помощью оптимизации функций.
Оптимизация функций — это причина, по которой мы минимизируем ошибки, затраты или потери при настройке алгоритма машинного обучения.
Оптимизация также выполняется во время подготовки данных, настройки гиперпараметров и выбора модели в проекте прогнозного моделирования.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Что это значит и зачем это нужно

Эта процедура, если ею не управлять тщательно, часто приводит к минимальной выгоде и менее чем удовлетворительным результатам из-за трудностей, с которыми внешние консультанты сталкиваются в реальном понимании бизнеса.

Это не означает, что оптимизация бизнеса не работает или что это не важно. Многие организации, особенно производители, с большим успехом применяют различные методы оптимизации бизнеса, такие как бережливое производство, «Шесть сигм» и «Путь Toyota».

Фактически, каждое предприятие должно постоянно искать способы повышения эффективности, сокращения отходов и оптимизации ресурсов в рамках своей постоянной деловой практики. Оптимизация бизнеса работает лучше всего, когда управляется внутренними силами и поддерживается программным обеспечением поддержки принятия решений, которое помогает руководителям определить, какая из множества возможных стратегий оптимизации бизнеса предлагает наилучшую отдачу.

Что подразумевается под термином «оптимизация бизнеса»?

Словарное определение оптимизации включает такие фразы, как:

Сделайте как можно лучше
Совершенный
Самый эффективный
Лучшая альтернатива

Оптимизация бизнеса — это процесс выявления и внедрения новых методов, которые делают бизнес более эффективным и рентабельным. Примеры оптимизации бизнеса:

Внедрение новых методов, практик и систем, сокращающих время выполнения работ
Снижение затрат при повышении производительности
Автоматизация повторяющихся задач
Методы машинного обучения, улучшающие работу оборудования
Увеличение продаж за счет повышения удовлетворенности клиентов
Сокращение всех видов отходов, таких как потраченное время, производство лома и повторяющиеся работы.

Ключевые элементы оптимизации бизнеса включают:

Измерение производительности, эффективности и производительности
Определение областей для улучшения
Внедрение новых методов и процессов
Измерение и сравнение результатов
Повторение цикла

Методы оптимизации бизнеса

Хотя конечной целью является стремление к философии непрерывного совершенствования, которую поддерживает Институт Кайдзен в Японии, первым шагом является проект по оптимизации бизнеса.В рамках этого первого шага организации необходимо четко определить цели и обозначить конкретные цели и задачи. Это важный шаг в любом процессе моделирования оптимизации.

Исполнительная поддержка очень важна, как и назначение способной команды для управления процессом. По многим причинам лучше назначить внутреннюю команду, которая разбирается в бизнесе, а не полагаться на внешних консультантов для выполнения работы. Это не исключает использования внешнего аналитика по оптимизации бизнеса, который может направлять процесс и вносить критически важный вклад.

Это помогает иметь структуру оптимизации бизнеса, которая описывает программу и определяет конкретные цели, особенно те, которые затрагивают сотрудников. Жизненно важно не упускать из виду потенциальное влияние на сотрудников и принимать меры, чтобы развеять опасения и создать заинтересованность.

Большинство процессов оптимизации начинаются с так называемых «низко висящих плодов» — изменений, которые легко идентифицировать и внедрить, поскольку эти первые успехи повышают уверенность. После этого требуется более глубокий анализ для выявления и решения более сложных задач оптимизации.

Бизнес-бункеры препятствуют оптимизации бизнеса

Большинство компаний построены вокруг функциональных возможностей, и почти неизбежно существует внутренняя конкуренция между различными функциями. Например, производство и техническое обслуживание часто идут вразрез с техническим обслуживанием машин. Техническое обслуживание хочет отключить машины для необходимого обслуживания, в то время как производство хочет продолжить работу для достижения производственных целей. Другой пример — руководитель производства, который сопротивляется планам переноса производства на другие линии, даже если есть явные преимущества.

Внутренняя конкуренция — основная причина организационной разобщенности, когда цели каждой разобщенности отличаются друг от друга и целей организации. Опасность этого подхода заключается в том, что по мере того, как каждый разрозненный блок пытается улучшить функциональную производительность, возможно, и на самом деле вероятно, что шаги по оптимизации отдельных разрозненных блоков несовместимы с другими планами по улучшению общей производительности организации. Сосредоточение внимания на внутренней эффективности подразделения в ущерб гибкости организации может серьезно нарушить процессы оптимизации бизнеса.

Преимущества единого взгляда на организацию

Хотя организационные разрозненные хранилища вредны, что еще хуже, так это разрозненные хранилища данных. Они существуют в любом сценарии, когда у организации есть отдельные программные решения для различных функций.

Типичный пример — организация, у которой есть программное обеспечение главной книги для финансов, система расчета заработной платы и отдельная система закупок для производства. Каждый пакет предлагает разный взгляд на организацию, и нередко информация различается по контексту, срокам и деталям.Хотя у ИТ-отдела почти наверняка есть программные интерфейсы, которые позволяют в определенной степени передавать данные между пакетами, они редко работают в реальном времени, часто являются односторонними и не решают основную проблему хранения информации в отдельных и часто несовместимых базах данных.

Проблема в том, что данные в отдельных устаревших системах недоступны для всех и не являются прозрачными. Что наиболее важно, гораздо сложнее создать целостную картину для поддержки решений, основанных на данных.Что действительно необходимо, так это такое решение, как ERP в масштабе предприятия, которое предлагает единый взгляд на организацию. Хотя это идеальный вариант, это не всегда осуществимо сразу, и жизнеспособной промежуточной альтернативой является внедрение интегрированного решения для бизнес-планирования, которое извлекает информацию из устаревших систем для представления информации в общепринятом формате.

Сравнение процессов оптимизации бизнеса и инструментов принятия решений

Ключевым фактором успеха является философия принятия решений на основе данных, которые измеряют финансовые выгоды от предлагаемых изменений по сравнению с текущими практиками.Такой подход избавляет от догадок и естественных человеческих предубеждений.

Основное внимание в процессах оптимизации, таких как непрерывное совершенствование и бережливое управление, уделяется постоянной оценке бизнес-процессов. Это могут быть простые примеры:

Перестановка рабочего места так, чтобы оператору не приходилось переходить проход, чтобы достать детали
Устранение и объединение ненужных документов
Автоматизация повторяющихся задач, таких как сбор данных или ввод заказов

В этих случаях затраты и выгоды от этих изменений легко измерить.Сложность возникает при оценке сложных изменений, таких как лучшая производственная линия для производства продукта или оптимизация сети распространения продукта. В этой ситуации анализ усложняется из-за множества взаимосвязанных переменных и множества возможных результатов. Именно здесь инструменты поддержки принятия решений, которые используют расширенную аналитику для определения оптимальных решений в сложных сценариях, являются мощной альтернативой.

Поиск правильных ответов по оптимизации бизнеса

Даже там, где у организации есть корпоративное программное обеспечение, транзакционные данные, хранящиеся в ее базах данных, структурированы для оптимизации бизнес-функций, а не для целей оптимизации.Несмотря на это, эти базы данных содержат множество данных, которые могут помочь организациям определить лучшие стратегии оптимизации бизнеса.

Этого можно достичь с помощью современных методов анализа данных, которые используют алгоритмы для выявления закономерностей в несвязанных и неструктурированных наборах данных для поддержки принятия решений на основе данных. Некоторые даже используют математические возможности, такие как линейное программирование, для обеспечения наилучшего сценария оптимизации бизнеса. Эта форма техники оптимизации бизнеса известна как предписывающая аналитика.

Благодаря возможностям расширенного программного обеспечения для моделирования можно подготовить математическую модель бизнеса. После подготовки модель проверяется с использованием исторических данных для проверки ее целостности. Затем, используя структурированные и неструктурированные данные, доступные компании, программное обеспечение решателя оптимизации определяет оптимальные решения и организационные изменения, необходимые для оптимизации бизнеса. Поскольку модель была проверена, ответы заслуживают доверия и не содержат личных предубеждений.

Ценность оптимизации бизнеса и зачем она вам

Прямые преимущества оптимизации бизнеса включают:

Повышение производительности
Меньше отходов
Меньшие затраты
Повышение рентабельности

К этому добавляются менее очевидные преимущества, такие как развитие культуры превосходства, повышение морального духа и устранение организационных разрозненных структур, которые препятствуют бизнес-операциям, что ведет к усилению организационной направленности.

Совокупный эффект оптимизации бизнеса таков, что бизнес становится более эффективным. В этом контексте разумно иметь в виду философию непрерывного совершенствования Кайдзен, которая означает, что оптимизация бизнеса — это не разовый проект, а непрерывный процесс, который становится частью культуры организации. Таким образом, бизнес будет продолжать двигаться вперед, оставаться жизнеспособным и превосходить конкуренцию.

Три причины, по которым математическая оптимизация является такой мощной и универсальной технологией решения проблем ИИ

Эдвард Ротберг является генеральным директором и соучредителем компании Gurobi Optimization , которая производит самый быстрый в мире решатель математической оптимизации.

getty

В целом, в области программного обеспечения для математической оптимизации есть два типа людей:

• Разработчики решателей оптимизации: технические эксперты, которые разрабатывают и реализуют алгоритмы, которые являются двигателем, обеспечивающим выполнение каждого приложения математической оптимизации.

• Пользователи решателя оптимизации: специалисты по операционным исследованиям (OR), специалисты по обработке данных и бизнесмены, которые проектируют, развертывают и используют приложения математической оптимизации, чтобы помочь организациям решать свои сложные, реальные проблемы и принимать оптимальные решения.

Интересно, что эти две группы работают по большей части раздельно: пользователи часто не знают, как именно работает таинственная алгоритмическая алхимия внутри решателя, а разработчики в основном не знают о бесчисленных приложениях математической оптимизации, которые внедряются в деловом мире. Cегодня.

Как ветеран программного обеспечения математической оптимизации, посвятивший свою карьеру разработке (в сотрудничестве с моими коллегами) самого быстрого и мощного в мире решателя математической оптимизации, я один из разработчиков.

Конечно, я знаю все о многих громких случаях использования математической оптимизации, которые принесли миллиарды долларов экономии и роста доходов ведущим компаниям во многих отраслях, включая финансовые услуги, телекоммуникации, электроэнергетику, производство и логистику.

Но почти каждый день я узнаю о новом, передовом приложении, о котором я никогда не слышал и даже не предполагал, что это возможно. Я должен признать, что много раз, разговаривая с клиентами об их приложениях, я хлопал себя по голове и говорил: «Я не знал, что для этого можно использовать математическую оптимизацию!»

Существует так много инновационных вариантов использования этой технологии искусственного интеллекта, охватывающих все: от доставки еды до оптимизации городских парковок и моделирования землетрясений, оптимизации услуг подписки, оптимизации конструкции строительных лесов, моделирования энергетических активов и многого другого.Возможности практически безграничны.

Но вы можете спросить, как можно использовать одну единственную технологию для решения такого огромного количества бизнес-задач?

Вот три основные причины, по которым я считаю математическую оптимизацию такой мощной и универсальной технологией решения проблем ИИ:

1. Широкая применимость решателя математической оптимизации

Для большинства пользователей программа математической оптимизации работает как черный ящик: хотя они могут использовать результаты технологии, они плохо понимают ее внутреннюю работу — но на самом деле в этом нет необходимости.Все, что им нужно сделать, — это интегрировать решатель в свои приложения, а затем позволить ему автоматически обработать их данные и найти оптимальные решения для их бизнес-проблем.

Думайте о решателе (чтобы развить аналогию, которую я провел в начале этой статьи), как об электродвигателе, который можно вставить во множество различных вещей (бытовая техника, корабли, электроинструменты, автомобили и т. Д.) И использовать заставить их бежать. С годами, когда количество применений решателя (и электродвигателя) увеличилось, производительность технологии улучшилась — и это явление продолжается и сегодня.

Действительно, внутри черного ящика находится собрание самых сложных и современных математических алгоритмов в мире — результат более 70 лет упорного труда и блестящих идей некоторых ведущих умов отрасли.

Широкая применимость решателя черного ящика помогает превратить математическую оптимизацию в технологию искусственного интеллекта, оказывающую долгосрочное и далеко идущее влияние на наш мир сегодня.

2. Гибкость математических моделей оптимизации

Приложение математической оптимизации состоит из двух основных компонентов: решателя, описанного в разделе выше, и математической модели, которая охватывает вашу уникальную, реальную бизнес-задачу.

Несмотря на то, что решающая программа представляет собой стандартную готовую программную технологию, модель представляет собой детализированное и детализированное математическое представление вашей бизнес-проблемы (которое включает в себя конкретные бизнес-правила вашей компании, бизнес-цели и процессы принятия решений).

Гибкость модели дает вам возможность фиксировать сложные, критически важные бизнес-задачи в математических терминах и с помощью математического оптимизатора генерировать оптимальное решение этих бизнес-проблем.

Эта надежная возможность моделирования — основная причина, по которой математическая оптимизация остается такой универсальной и ключевой технологией для бизнеса сегодня. Независимо от того, насколько сложна или сложна ваша бизнес-проблема, если ее можно определить как математическую модель, ее почти наверняка можно решить с помощью математической оптимизации.

3. Способность принимать оптимальные решения на основе последних доступных данных

Данные — это жизненная сила каждой технологии искусственного интеллекта.Некоторые инструменты искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, полагаются на исторические данные для прогнозирования, в то время как другие инструменты, такие как математическая оптимизация, используют самые последние доступные данные и модели вашей современной бизнес-среды для облегчения (а часто и автоматизации) принятия решений.

Вы можете выявить ценность своих данных, используя математическую оптимизацию для автоматического создания решений реальных бизнес-проблем, с которыми вы сталкиваетесь сегодня, и принятия оптимальных бизнес-решений.

Взгляд в будущее

Наступает эра искусственного интеллекта.Gartner прогнозирует, что к 2024 году 75% предприятий будут внедрять ИИ. Возникает вопрос: какие технологии останутся актуальными?

По причинам, указанным в статье, я считаю, что математическая оптимизация будет и дальше оставаться важным инструментом, используемым организациями в постоянно расширяющемся наборе приложений для решения своих наиболее сложных и критических бизнес-проблем и принятия оптимальных решений.

Действительно, возможности математической оптимизации в различных отраслях практически безграничны.В ближайшие годы пользователи в деловом мире, несомненно, продолжат создавать и развертывать новые инновационные приложения, и я (вместе с другими участниками сообщества разработчиков программного обеспечения) буду по-прежнему удивляться этим новаторским сценариям использования.

Forbes Technology Council — это сообщество ИТ-директоров, технических директоров и руководителей ИТ-служб мирового уровня, доступное только по приглашениям. Имею ли я право?

Оптимизация веб-сайтов — Optimizely

Что такое оптимизация сайта?

Оптимизация веб-сайта — это процесс использования контролируемых экспериментов для улучшения способности веб-сайта способствовать достижению бизнес-целей.Чтобы повысить производительность своего веб-сайта, владельцы веб-сайтов проводят A / B-тестирование, чтобы поэкспериментировать с вариантами на страницах своего веб-сайта, чтобы определить, какие изменения в конечном итоге приведут к увеличению количества конверсий (например, демонстрационные запросы, увеличение результатов обычного поиска, больше покупок, сокращение время обслуживания клиентов и т. д.).

Пошаговая оптимизация сайта

Оптимизация веб-сайтов следует тем же принципам, что и при оптимизации коэффициента конверсии, и основана на научных методах.

Определите цель оптимизации вашего веб-сайта. У разных типов бизнеса будут разные цели, для которых вы захотите оптимизировать. Например, если у вас есть веб-сайт электронной коммерции, вы хотите выяснить, как увеличить покупки и среднюю стоимость заказа (AOV). Для этого владелец веб-сайта проведет количественное и качественное исследование ключевых страниц веб-сайта, которые влияют на конечную цель сайта. Например, домашняя страница часто является ценным местом для проведения A / B-тестов, поскольку большая часть трафика веб-сайта сначала приходит на эту страницу.Важно, чтобы посетители сразу понимали, что предлагает компания, и чтобы они могли найти свой путь ко второму шагу (щелчку).

Придумайте лучших предположений о том, как повлиять на вашу цель. После определения цели верхнего уровня, которую необходимо улучшить, вы должны определить неэффективные точки на веб-странице и приступить к формулированию гипотезы о том, как эти элементы могут быть протестированы для повышения коэффициента конверсии.

Создайте список переменных , которые будет проверять ваш эксперимент.Изменения можно вносить в вариации и запускать как эксперименты в инструменте A / B-тестирования.

Запустить эксперимент . При проведении эксперимента убедитесь, что вы собрали достаточно данных, чтобы сделать свои выводы статистически значимыми. Вы не хотите основывать свои бизнес-решения на неубедительных наборах данных.

Измерьте результаты , сделайте выводы и повторите. Результаты эксперимента покажут, привели ли изменения в элемент веб-сайта к улучшению.Выигрышный вариант может стать новой базой и многократно тестироваться по мере появления новых идей по улучшению. Проигрышный тест по-прежнему является ценной возможностью для обучения и может подсказать, что делать дальше в процессе оптимизации.

Оптимизация веб-сайта может предложить множество измеримых преимуществ для бизнеса, если все сделано правильно. Во-первых, процесс оптимизации веб-сайта определяет лучшую версию элементов веб-страницы, которые помогают посетителям достичь определенной цели. Оптимизация повышает эффективность веб-сайта при преобразовании трафика посетителей в подписчиков электронной почты, читателей или платящих клиентов.В свою очередь, повышение эффективности приводит к увеличению рентабельности инвестиций в кампании по привлечению клиентов и привлечению трафика, такие как поиск в Интернете, Google AdWords, социальные сети и маркетинг по электронной почте.

Цели оптимизации сайта

Цели веб-сайта будут различаться в зависимости от типа бизнеса, целевых клиентов компании и желаемых действий этой аудитории: покупка, заполнение формы или чтение статьи. Желаемое действие посетителя веб-сайта также может составлять конверсий, или количество членов аудитории, совершивших определенное действие.

Например:

Интернет-издание оптимизирует веб-сайт с целью увеличения количества читаемых статей.
Интернет-магазин оптимизирует свой веб-сайт, чтобы стимулировать совершение покупок и повторных покупок.
Интернет-разработчик программного обеспечения оптимизирует свой веб-сайт, чтобы повысить скорость, с которой посетители подписываются (или переходят) на бесплатную пробную версию продукта.
Страховая компания оптимизирует свой веб-сайт, чтобы привлечь больше потенциальных клиентов для продажи страхового покрытия.
Кампания по сбору средств оптимизирует их форму пожертвований для поощрения большего количества пожертвований.

8 элементов веб-сайтов для оптимизации

В зависимости от цели компании оптимизация веб-сайта может включать тестирование:

Заголовок или ключевые сообщения, связанные с ценностным предложением компании.
Использование визуальных средств массовой информации, таких как фотография или видео.
Длина формы с изменением количества обязательных полей или порядка заполнения.
Яркий стенд с тематическими исследованиями клиентов, описывающий их успехи в использовании вашего продукта или услуги.
Визуальный стиль, текст и размещение кнопки или ссылки призыва к действию (CTA).
Организация навигации по сайту.
Размещение функционала социального обмена.
Внешний вид и организация веб-страницы для посетителя на мобильном устройстве.

Целевые страницы для маркетинговых кампаний также часто являются областью веб-сайта, которую можно оптимизировать из-за высококачественного трафика, отправляемого туда с помощью рекламы, электронной почты или социальных сетей.Владельцы веб-сайтов также могут проводить оптимизацию веб-сайтов для многостраничных процессов на своих веб-сайтах, таких как бесплатная пробная подписка, последовательность оформления заказа или любая многостраничная форма.

Поисковая оптимизация и оптимизация веб-сайта (значения)

Оптимизация веб-сайта также иногда используется для описания практики улучшения видимости веб-сайта для поисковых систем с конечной целью повышения рейтинга результатов поиска по ключевым поисковым запросам.

Ключевые факторы ранжирования, которые следует учитывать при поисковой оптимизации (SEO), включают: изменение заголовков страниц, снижение скорости загрузки страниц, минимизацию неудобств для пользователей, использование правильных ключевых слов и создание хорошо написанного контента.

Изменение заголовков страниц — поисковые системы, такие как Google, используют ваш тег </code>, чтобы понять, о чем ваша страница, и предоставить этот контент своим пользователям. Убедитесь, что ваш тег <code><title> </code> содержит менее 160 символов, уникальный для страницы, и нажмите на него.</li><li> <strong> Снижение скорости загрузки страницы </strong> — оптимизацию веб-сайта также можно связать с повышением скорости и производительности сайта. Это неявно связано с целью оптимизации веб-сайта как завершение желаемого действия на веб-сайте.Низкая производительность веб-сайта, такая как задержка или низкая скорость загрузки страниц, может помешать посетителям предпринимать какие-либо действия из-за невозможности навигации по веб-сайту.</li><li> <strong> Минимизация неудовлетворительного взаимодействия с пользователем </strong> — Последние обновления алгоритма Google показывают, что для ранжирования используются такие показатели взаимодействия с пользователем, как время ожидания — сколько времени кто-то остается на вашем веб-сайте со страницы результатов поисковой системы Google. Если пользователи остаются на вашем сайте дольше, чем ваши конкуренты, вы увидите более высокий рейтинг.</li><li> <strong> Использование правильных ключевых слов </strong> — ядро SEO по-прежнему зависит от использования релевантных ключевых слов. Например, вы управляете суши-рестораном. Имеет ли смысл иметь страницу после ключевого слова [доставка в Японии] или [доставка суши]? Основываясь на исследовании ключевых слов в США, мы видим, что существует 1900 запросов по запросу [доставка в Японии] и 18 100 запросов по запросу [доставка суши].</li><li> <strong> Создание хорошо написанного контента </strong> — в конце концов, поисковые системы предоставляют пользователям лучший контент, который они могут найти.Если Google направляет одного из своих пользователей на ваш контент, который полон грамматических и орфографических ошибок, то это плохо отражается на Google. Убедитесь, что создаваемый вами контент является уникальным, ценным и хорошо написанным.</li></ul><p> Оптимизация веб-сайта также может быть связана с повышением скорости и надежности работы веб-сайта. Это неявно связано с целью оптимизации веб-сайта как завершение желаемого действия на веб-сайте. Низкая производительность веб-сайта, такая как задержка или ошибки, может помешать посетителям предпринимать какие-либо действия из-за невозможности навигации по веб-сайту.</p><h2><span class="ez-toc-section" id="_Gartner"> Определение цифровой оптимизации — Глоссарий по информационным технологиям Gartner </span></h2><p> Название компании Страна UNITED STATESUNITED KINGDOMCANADAAUSTRALIAINDIA —— AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика theCook IslandsCosta RicaCôte D’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские острова (Мальвинские острова) Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные территорииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарствоГрецияГренландияГренадаГваделупа-ГуамГватемалаГернаГерна Бисау, Гайана, Гаити, Херд, острова Макдональд.HondurasHong KongHungaryIcelandIndonesiaIran, Исламская Республика ofIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика ofKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestine, Государственный ofPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint BarthélemySaint Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Сент-Мартен (Французская часть), Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSerbia и MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Маартен (Голландская часть) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwanTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Штаты Экваторияльная Острова УругвайУзбекистан ВануатуВатикан Венесуэла, Боливарианская Республика Вьетнам Виргинские острова, Британские Виргинские острова, СШАС.</div><footer class="entry-meta"> <span>Раздел: <a href="https://inakhan.ru/category/raznoe" rel="category tag">Разное</a></span> <span></span></footer></article><nav class="nav-single"><div class="assistive-text">Навигация по записям</div> <span class="nav-previous"><a href="https://inakhan.ru/raznoe/gruppovaya-motivacziya-eto-gruppovaya-motivacziya.html" rel="prev"><span class="meta-nav">←</span> Групповая мотивация это: Групповая мотивация</a></span> <span class="nav-next"><a href="https://inakhan.ru/raznoe/ekonomicheskaya-teoriya-monetarizma-teoriya-monetarizma-moneyman.html" rel="next">Экономическая теория монетаризма: Теория монетаризма — Moneyman <span class="meta-nav">→</span></a></span></nav><div id="comments" class="comments-area"><div id="respond" class="comment-respond"><h3 id="reply-title" class="comment-reply-title">Добавить комментарий <small><a rel="nofollow" id="cancel-comment-reply-link" href="/raznoe/optimizaczii-eto-optimizacziya-eto-chto-takoe-optimizacziya.html#respond" style="display:none;">Отменить ответ</a></small></h3><form action="https://inakhan.ru/wp-comments-post.php" method="post" id="commentform" class="comment-form"><p class="comment-notes"><span id="email-notes">Ваш адрес email не будет опубликован.</span> <span class="required-field-message">Обязательные поля помечены <span class="required">*</span></span></p><p class="comment-form-comment"><label for="comment">Комментарий <span class="required">*</span></label><textarea id="comment" name="comment" cols="45" rows="8" maxlength="65525" required="required"></textarea></p><p class="comment-form-author"><label for="author">Имя <span class="required">*</span></label> <input id="author" name="author" type="text" value="" size="30" maxlength="245" autocomplete="name" required="required" /></p><p class="comment-form-email"><label for="email">Email <span class="required">*</span></label> <input id="email" name="email" type="text" value="" size="30" maxlength="100" aria-describedby="email-notes" autocomplete="email" required="required" /></p><p class="comment-form-url"><label for="url">Сайт</label> <input id="url" name="url" type="text" value="" size="30" maxlength="200" autocomplete="url" /></p><p class="form-submit"><input name="submit" type="submit" id="submit" class="submit" value="Отправить комментарий" /> <input type='hidden' name='comment_post_ID' value='17353' id='comment_post_ID' /> <input type='hidden' name='comment_parent' id='comment_parent' value='0' /></p></form></div></div></div></div><div id="secondary" class="widget-area" role="complementary"><aside id="categories-3" class="widget widget_categories"><p class="widget-title">Рубрики</p><ul><li class="cat-item cat-item-8"><a href="https://inakhan.ru/category/delegirovanie">Делегирование</a></li><li class="cat-item cat-item-5"><a href="https://inakhan.ru/category/menedzhment">Менеджмент</a></li><li class="cat-item cat-item-7"><a href="https://inakhan.ru/category/otvetstvennost">Ответственность</a></li><li class="cat-item cat-item-9"><a href="https://inakhan.ru/category/potrebnost">Потребность</a></li><li class="cat-item cat-item-6"><a href="https://inakhan.ru/category/produktivnost">Продуктивность</a></li><li class="cat-item cat-item-4"><a href="https://inakhan.ru/category/psixolog">Психолог</a></li><li class="cat-item cat-item-3"><a href="https://inakhan.ru/category/raznoe">Разное</a></li><li class="cat-item cat-item-1"><a href="https://inakhan.ru/category/sovety">Советы</a></li></ul></aside></div></div><footer id="colophon" role="contentinfo"><div class="site-info"><div class="footercopy"><p><span>© 2024</span><a href="/" title="Сертифицированный коуч"style="color:#337ab7">Инна Кхан</a> - <span>Эксперт по достижению результатов</span></p></div></div> <noscript><style>.lazyload{display:none}</style></noscript><script data-noptimize="1">window.lazySizesConfig=window.lazySizesConfig||{};window.lazySizesConfig.loadMode=1;</script><script async data-noptimize="1" src='https://inakhan.ru/wp-content/plugins/autoptimize/classes/external/js/lazysizes.min.js'></script>  <style>iframe,object{width:100%;height:480px}img{max-width:100%}</style><script>new Image().src="//counter.yadro.ru/hit?r"+escape(document.referrer)+((typeof(screen)=="undefined")?"":";s"+screen.width+"*"+screen.height+"*"+(screen.colorDepth?screen.colorDepth:screen.pixelDepth))+";u"+escape(document.URL)+";h"+escape(document.title.substring(0,150))+";"+Math.random();</script>  <script defer src="https://inakhan.ru/wp-content/cache/autoptimize/js/autoptimize_2a2707a3c4495cd4e2cc0790c08f067c.js"></script></body></html><script src="/cdn-cgi/scripts/7d0fa10a/cloudflare-static/rocket-loader.min.js" data-cf-settings="766ccf4538dd7a5e1521c9cf-|49" defer></script>