Kura algoritma ir modeļa pamatā?

Lielākā daļa mūsdienu mašīnmācīšanās modeļu ir balstīti uz optimizācijas algoritmiem, piemēram, gradienta nolaišanu, kas samazina zaudējumu funkciju. Atkarībā no uzdevuma un modeļa veida, tie var būt lineārās regresijas algoritmi, lēmumu koki, nejaušie meži, atbalsta vektoru mašīnas (SVM), neironu tīkli un to variācijas (piemēram, konvolūcijas vai atkārtoti neironu tīkli).

Piemēram, neironu tīklos tiek izmantots atpakaļizplatīšanas algoritms, lai apmācītu tīkla svarus, balstoties uz gradienta nolaišanu.

# Vienkārša gradienta nolaišanas piemērs lineārai regresijai
import numpy as np

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

w = 0.0  # svars
b = 0.0  # novirze
mācīšanās_ātrums = 0.01

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

print(f"Apmācīts svars: {w}, novirze: {b}")

Tātad, algoritms ir atkarīgs no konkrētā modeļa, bet galvenais ir parametru optimizācija, lai samazinātu kļūdu.