Milline algoritm on mudeli aluseks?

Enamik kaasaegsetest masinõppemudelitest põhinevad optimeerimisalgoritmidel, näiteks gradientlangusel, mis minimeerib kaotusefunktsiooni. Sõltuvalt ülesande ja mudeli tüübist võivad need olla lineaarse regressiooni algoritmid, otsustuspuud, juhuslikud metsad, toetavate vektorite masinad (SVM), närvivõrgud ja nende variatsioonid (näiteks konvolutsioonilised või rekurrentsed närvivõrgud).

Näiteks kasutatakse närvivõrkudes tagasivoolu algoritmi võrgu kaalude treenimiseks gradientlanguse alusel.

# Lihtne gradientlanguse näide lineaarse regressiooni jaoks
import numpy as np

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

w = 0.0  # kaal
b = 0.0  # nihke
õppimiskiirus = 0.01

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

print(f"Treeningu tulemusena saadud kaal: {w}, nihke: {b}")

Seega, algoritm sõltub konkreetsest mudelist, kuid põhineb parameetrite optimeerimisel vea minimeerimiseks.