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En lo que respecta a la optimización matemática, elegir el resolvedor adecuado no es solo una cuestión técnica: es la clave para lograr eficiencia, precisión y rendimiento. Ya sea que esté abordando un problema disperso o denso, el resolvedor que seleccione afecta profundamente los recursos que necesitará y los resultados que obtendrá. Este blog profundiza en el proceso crítico de toma de decisiones de la selección del resolvedor, por qué es importante y cómo puede evitar errores comunes.
Por qué es esencial elegir un resolvedor de optimización
Los problemas de optimización son tan diversos como las industrias a las que sirven, desde la ingeniería estructural hasta la ciencia de datos. Pero, en esencia, todos comparten un desafío común: equilibrar de manera eficiente el costo computacional con la escala y la complejidad del problema. Una…
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Introducción
El aprendizaje automático (ML) está transformando la forma en que resolvemos problemas, analizamos datos y tomamos decisiones. Pero para liberar todo su potencial, las técnicas de optimización desempeñan un papel fundamental. Esta guía explora cómo la optimización se relaciona con el aprendizaje automático para crear sistemas más inteligentes, rápidos y eficientes, que resuelvan desafíos complejos del mundo real en sectores como las finanzas, la logística y la atención sanitaria.
Antes de profundizar en el tema, aclaremos los conceptos básicos.
¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?
El aprendizaje automático es un sistema de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin estar programadas explícitamente.
- Programación tradicional: seguir instrucciones…
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En el ámbito de la gestión de carteras, la eficiencia es clave. La reciente actualización en Mark 29.3 de la Biblioteca nAG Optimization Modelling Suite incluye una mejora en el resolvedor de programación cónica de segundo orden (SOCP). Profundicemos en los aspectos prácticos de la mejora y su impacto en la optimización de los modelos de cartera.
La aplicación del SOCP en la optimización de carteras
La programación cónica de segundo orden (SOCP) extiende la programación lineal tradicional y es uno de los principales métodos para resolver problemas de programación cuadrática con restricciones cuadráticas convexas (QCQP), lo que demuestra ser una herramienta vital en finanzas cuantitativas. Su aplicación en la optimización de carteras es particularmente notable debido a su flexibilidad para manejar un conjunto diverso de restricciones.…
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Los algoritmos numéricos y estadísticos de NAG funcionan con mucho lenguajes y entornos
Para una transición perfecta del prototipo a la producción.
La Librería NAG está diseñada para ser la biblioteca de algoritmos numéricos y estadísticos más flexible disponible. Incluso incluye documentación interactiva y permite cambiar de lenguaje fácilmente.
La visión de NAG es que todas las empresas puedan sacar el máximo partido a sus modelos y sistemas computacionales. Por eso, los expertos de NAG están siempre a su disposición para ofrecerle asesoramiento y hablarle sobre la mejor forma de utilizar la Librería de NAG.
