Modelin əsasında hansı alqoritm dayanır?

Əksər müasir maşın öyrənmə modellərinin əsasını optimallaşdırma alqoritmləri təşkil edir, məsələn, gradient enişi, itki funksiyasını minimallaşdırır. Tapşırığın və modelin növündən asılı olaraq, bunlar xətti reqressiya alqoritmləri, qərar ağacları, təsadüfi meşələr, dəstək vektor maşınları (SVM), neyron şəbəkələri və onların variasiyaları (məsələn, konvolyusiya və ya təkrarlanan neyron şəbəkələri) ola bilər.

Məsələn, neyron şəbəkələrində, şəbəkənin çəkilərini gradient enişinə əsaslanaraq öyrətmək üçün geri yayılma (backpropagation) alqoritmi istifadə olunur.

# Sadə gradient enişi nümunəsi xətti reqressiya üçün
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

w = 0.0  # çəki
b = 0.0  # kənar
learning_rate = 0.01

for epoch in range(1000):
    y_pred = w * X + b
    error = y_pred - y
    grad_w = (2 / len(X)) * np.sum(error * X)
    grad_b = (2 / len(X)) * np.sum(error)
    w -= learning_rate * grad_w
    b -= learning_rate * grad_b

print(f"Təlim görmüş çəki: {w}, kənar: {b}")

Beləliklə, alqoritm konkret modeldən asılıdır, lakin əsasən parametrların optimallaşdırılması ilə səhvin minimallaşdırılması prinsipi üzərində qurulub.