Безусловная оптимизация представляет собой класс задач, в которых целевая функция либо минимизируется, либо максимизируется без каких-либо ограничений на переменные. Этот подход используется в случаях, когда отсутствуют явные ограничения, позволяя переменным принимать любые действительные значения. Методы безусловной оптимизации, такие как градиентный спуск, метод Ньютона и квазиньютоновские методы, находят широкое применение в машинном обучении, особенно для настройки параметров нейронных сетей и других моделей.