Моделдин негизинде кайсы алгоритм турат?

Көпчүлүк заманбап машиналык үйрөнүү моделдеринин негизинде оптимизация алгоритмдери жатат, мисалы, градиент түшүү, ал жоготуучу функцияны минималдаштырат. Тапшырманын жана моделдин түрүнө жараша, бул алгоритмдер линейдүү регрессия алгоритмдери, чечим дарактары, кездейсоқ токойлор, колдоо векторлору машиналары (SVM), нейрондук тармактар жана алардын вариациялары (мисалы, конволюциялык же рекурренттик нейрондук тармактар) болушу мүмкүн.

Мисалы, нейрондук тармактарда, тармактын салмактарын үйрөтүү үчүн кері таратуу алгоритми колдонулат, ал градиент түшүү негизинде иштейт.

# Жөнөкөй градиент түшүү мисалы линейдүү регрессия үчүн
импорт numpy катары np

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

w = 0.0  # салмак
b = 0.0  # ысырык
үйрөтүү ылдамдыгы = 0.01

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

print(f"Үйрөтүлгөн салмак: {w}, ысырык: {b}")

Демек, алгоритм конкреттүү моделге көз каранды, бирок негизги принцип — параметрлерди оптималдаштыруу аркылуу катаны минималдаштыруу.