Модель негізінде қандай алгоритм жатыр?

Көптеген қазіргі заманғы машиналық оқыту модельдерінің негізінде градиенттік түсіру сияқты оңтайландыру алгоритмдері жатыр, олар шығын функциясын минимизациялайды. Мәселенің түріне және моделіне байланысты, бұл сызықтық регрессия алгоритмдері, шешім ағаштары, кездейсоқ ормандар, қолдау векторлары әдістері (SVM), нейронды желілер және олардың вариациялары (мысалы, конволюциялық немесе қайталанатын нейронды желілер) болуы мүмкін.

Мысалы, нейронды желілерде желінің салмақтарын оқыту үшін кері тарату алгоритмі (backpropagation) градиенттік түсіру негізінде пайдаланылады.

# Сызықтық регрессия үшін қарапайым градиенттік түсіру мысалы
import numpy as np

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

w = 0.0  # салмақ
b = 0.0  # ығысу
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"Оқыған салмақ: {w}, ығысу: {b}")

Осылайша, алгоритм нақты модельге байланысты, бірақ негізінде параметрлерді қателікті азайту үшін оңтайландыру жатыр.