Koks algoritmas yra modelio pagrinde?

Daugumos šiuolaikinių mašininio mokymosi modelių pagrindą sudaro optimizacijos algoritmai, tokie kaip gradiento nusileidimas, kuris sumažina nuostolių funkciją. Priklausomai nuo užduoties ir modelio tipo, tai gali būti linijinės regresijos algoritmai, sprendimų medžiai, atsitiktiniai miškai, paramos vektorių mašinos (SVM), neuroniniai tinklai ir jų variacijos (pavyzdžiui, konvoliuciniai ar rekursiniai neuroniniai tinklai).

Pavyzdžiui, neuroniniuose tinkluose naudojamas atgalinio sklidimo algoritmas, kuris moko tinklo svorius remiantis gradiento nusileidimu.

# Paprasto gradiento nusileidimo pavyzdys linijinei regresijai
import numpy as np

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

w = 0.0  # svoris
b = 0.0  # poslinkis
mokymosi_greitis = 0.01

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

print(f"Išmoktas svoris: {w}, poslinkis: {b}")

Taigi, algoritmas priklauso nuo konkretaus modelio, tačiau pagrindinis principas yra parametrų optimizavimas, siekiant sumažinti klaidą.