
Este estudo apresenta a criação e implementação de um pipeline de otimização baseado em Algoritmos Evolutivos (AE), utilizando Python como linguagem de programação. Inspirados nos processos de seleção natural e evolução biológica, os Algoritmos Evolutivos são amplamente reconhecidos por sua capacidade de resolver problemas complexos de otimização, sendo aplicados em domínios como aprendizado de máquina e visão computacional, especialmente em cenários onde métodos convencionais de busca são ineficientes. Neste trabalho, exploramos o uso de AE para otimizar hiperparâmetros, como taxa de aprendizado e momentum, em uma simulação que representa o ajuste de modelos de visão computacional. O estudo oferece um exemplo prático de implementação em Python, utilizando a biblioteca DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) para gerenciar o processo de otimização evolutiva e as bibliotecas PyTorch e TorchVision como base técnica, demonstrando como essas ferramentas podem ser combinadas para alcançar resultados eficazes em um contexto simplificado.
Número de páginas | 108 |
Edición | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabado | Tapa blanda (con solapas) |
Tipo de papel | Coated Silk 90g |
Idioma | Portugués |
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