რა ალგორითმი დგას მოდელის საფუძველზე?

მოსახლეობის უმეტესობა თანამედროვე მანქანათმცოდნეობის მოდელების საფუძველია ოპტიმიზაციის ალგორითმები, როგორიცაა გრადიენტის დაქვეითება, რომელიც მინიმუმამდე აყვანს ზარალის ფუნქციას. დამოკიდებულია ამოცანის და მოდელის ტიპზე, ეს შეიძლება იყოს ხაზოვანი რეგრესიის ალგორითმები, გადაწყვეტილების ხეები, შემთხვევითი ტყეები, მხარდაჭერის ვექტორული მანქანები (SVM), ნეირონული ქსელები და მათი ვარიანტები (მაგალითად, კონვოლუციური ან რეკურენტული ნეირონული ქსელები).

მაგალითად, ნეირონულ ქსელებში გამოიყენება ბექპროპაგაციის ალგორითმი ქსელის წონების სწავლებისთვის გრადიენტის დაქვეითების საფუძველზე.

# მარტივი გრადიენტის დაქვეითების მაგალითი ხაზოვანი რეგრესიისთვის
იმპორტ numpy როგორც np

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

w = 0.0  # წონა
b = 0.0  # გადახრა
სწავლა სიჩქარე = 0.01

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

print(f"სწავლილი წონა: {w}, გადახრა: {b}")

ამიტომ, ალგორითმი დამოკიდებულია კონკრეტულ მოდელზე, მაგრამ ძირითადად ეფუძნება პარამეტრების ოპტიმიზაციას შეცდომის მინიმუმამდე მოსაყვანად.