Quale algoritmo è alla base del modello?

La maggior parte dei modelli di apprendimento automatico moderni si basa su algoritmi di ottimizzazione come la discesa del gradiente, che minimizza la funzione di perdita. A seconda del tipo di compito e del modello, questi possono essere algoritmi di regressione lineare, alberi decisionali, foreste casuali, macchine a vettori di supporto (SVM), reti neurali e le loro variazioni (ad esempio, reti neurali convoluzionali o ricorrenti).

Ad esempio, nelle reti neurali si utilizza l'algoritmo di retropropagazione per addestrare i pesi della rete basandosi sulla discesa del gradiente.

# Esempio di discesa del gradiente semplice per regressione lineare
import numpy as np

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

w = 0.0  # peso
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"Peso addestrato: {w}, bias: {b}")

Quindi, l'algoritmo dipende dal modello specifico, ma alla base c'è l'ottimizzazione dei parametri per minimizzare l'errore.