Кой алгоритъм лежи в основата на модела?

Повечето съвременни модели за машинно обучение се основават на алгоритми за оптимизация като градиентен спуск, който минимизира функцията на загубата. В зависимост от типа на задачата и модела, това могат да бъдат алгоритми за линейна регресия, дървета за вземане на решения, случайни гори, машини за опорни вектори (SVM), невронни мрежи и техните вариации (например, конволюционни или рекурентни невронни мрежи).

Например, в невронните мрежи се използва алгоритъмът за обратна пропаганда за обучение на теглата на мрежата въз основа на градиентния спуск.

# Пример за прост градиентен спуск за линейна регресия
import numpy as np

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

w = 0.0  # тегло
b = 0.0  # изместване
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"Обучено тегло: {w}, изместване: {b}")

Следователно, алгоритъмът зависи от конкретния модел, но в основата си лежи оптимизацията на параметрите за минимизиране на грешката.