Последовательные и параллельные алгоритмы градиентного спуска Java

В моем портфолио есть проект, где я реализовал метод градиентного спуска на Java для поиска оптимальных значений. Этот метод используется для нахождения минимума (или максимума) функции, которая имеет несколько параметров. Я также реализовал его параллельный вариант для ускорения вычислений.

В процессе разработки я провел тестирование алгоритма на большом количестве данных, чтобы убедиться в его эффективности и правильности работы. Также измерил время выполнения алгоритмов при увеличении сложности вычислений, чтобы оценить их производительность.

Для параллельной версии алгоритма я исследовал ускорение при увеличении количества данных для вычислений. Обнаружил, что ускорение не менее 1,2, что указывает на эффективность параллельной реализации. Также исследовал влияние параметров параллельного алгоритма на получаемое ускорение, включая количество подзадач и другие.

Все результаты, включая описание алгоритмов в виде псевдокода, я задокументировал в файле формата docx для удобства последующего использования и анализа.