Ποιο αλγόριθμο βρίσκεται στη βάση του μοντέλου;

Η βάση των περισσότερων σύγχρονων μοντέλων μηχανικής μάθησης είναι αλγόριθμοι βελτιστοποίησης, όπως η κατιούσα κλίση, που ελαχιστοποιεί τη λειτουργία απώλειας. Ανάλογα με τον τύπο της εργασίας και του μοντέλου, αυτοί μπορεί να είναι αλγόριθμοι γραμμικής παλινδρόμησης, δέντρα αποφάσεων, τυχαία δάση, μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης (SVM), νευρωνικά δίκτυα και τις παραλλαγές τους (π.χ., συνελικτικά ή επαναληπτικά νευρωνικά δίκτυα).

Για παράδειγμα, στα νευρωνικά δίκτυα, ο αλγόριθμος οπισθοδρόμησης χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση των βαρών του δικτύου με βάση την κατιούσα κλίση.

# Παράδειγμα απλής κατιούσας κλίσης για γραμμική παλινδρόμηση
import numpy as np

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

w = 0.0  # βάρος
b = 0.0  # μεταβλητή
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"Εκπαιδευμένο βάρος: {w}, μεταβλητή: {b}")

Επομένως, ο αλγόριθμος εξαρτάται από το συγκεκριμένο μοντέλο, αλλά στη βάση του βρίσκεται η βελτιστοποίηση των παραμέτρων για τη μείωση του σφάλματος.