Ի՞նչ ալգորիթմ է հիմքում ընկած մոդելի։

Ամենաժամանակյա մոդելների հիմքում ընկած են օպտիմալացման ալգորիթմներ, ինչպիսիք են գրադիենտային իջեցումը, որը նվազեցնում է կորուստի ֆունկցիան։ Թեև task-ի և մոդելի տեսակից կախված, դրանք կարող են լինել գծային ռեգրեսիայի ալգորիթմներ, որոշման ծառեր, պատահական անտառներ, աջակցող վեկտորային մեքենաներ (SVM), նեյրոնային ցանցեր և դրանց տարբերակները (օրինակ՝ կոնվոլյուցիոն կամ ռեկուրսիվ նեյրոնային ցանցեր)։

Օրինակ, նեյրոնային ցանցերում օգտագործվում է բեկպրոպագացիա ալգորիթմը ցանցի քաշերը ուսուցանելու համար՝ հիմնված գրադիենտային իջեցման վրա։

# Պարզ գրադիենտային իջեցման օրինակ գծային ռեգրեսիայի համար
import numpy as np

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

w = 0.0  # քաշ
b = 0.0  # շեղում
ուսուցման արագություն = 0.01

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

print(f"Ուսուցված քաշը: {w}, շեղումը: {b}")

Այսպիսով, ալգորիթմը կախված է կոնկրետ մոդելից, բայց հիմնականում հիմնված է պարամետրերի օպտիմալացման վրա՝ սխալը նվազեցնելու համար։