Welcher Algorithmus liegt dem Modell zugrunde?

Die Grundlage der meisten modernen Modelle des maschinellen Lernens sind Optimierungsalgorithmen wie der Gradientenabstieg, der die Verlustfunktion minimiert. Abhängig vom Typ der Aufgabe und des Modells können dies Algorithmen der linearen Regression, Entscheidungsbäume, Zufallswälder, Support-Vektor-Maschinen (SVM), neuronale Netze und deren Variationen (z.B. Convolutional oder Recurrent Neural Networks) sein.

Zum Beispiel wird in neuronalen Netzen der Backpropagation-Algorithmus verwendet, um die Gewichte des Netzwerks basierend auf dem Gradientenabstieg zu trainieren.

# Beispiel für einfachen Gradientenabstieg bei linearer Regression
import numpy as np

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

w = 0.0  # Gewicht
b = 0.0  # Bias
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"Gelerntes Gewicht: {w}, Bias: {b}")

Das Algorithmus hängt also vom konkreten Modell ab, basiert aber auf der Optimierung der Parameter zur Minimierung des Fehlers.