Komputasi evolusioner memainkan peran penting dalam pengembangan machine learning, terutama dalam proses optimasi struktur dan parameter model. Dengan pendekatan berbasis populasi, teknik ini dapat menemukan arsitektur dan parameter yang sulit dijangkau oleh algoritma optimasi tradisional.
Optimasi Jaringan Saraf Tiruan
Salah satu aplikasi utama adalah pada optimasi jaringan saraf tiruan, di mana komputasi evolusioner membantu dalam menentukan topologi, bobot, dan fungsi aktivasi secara otomatis.
Feature Selection dan Hyperparameter Tuning
Komputasi evolusioner juga digunakan untuk seleksi fitur (feature selection) dan penyetelan hyperparameter pada berbagai algoritma machine learning, meningkatkan akurasi dan efisiensi model.
Keunggulan dan Tantangan
Keunggulan utama adalah kemampuannya menangani ruang solusi yang sangat besar dan tidak terstruktur, namun tantangannya adalah kebutuhan komputasi yang tinggi terutama untuk masalah berskala besar.