Jak działa algorytm spadku gradientu? Proszę udzielić odpowiedzi ustnej na to pytanie.

Алгоритм градиентного спуска используется для оптимизации функций, например, для обучения моделей машинного обучения. Идея в том, чтобы найти минимум функции ошибки, изменяя параметры модели.

Работает он так:

1. Инициализируем параметры модели случайными значениями.
2. Вычисляем градиент функции ошибки — вектор производных по каждому параметру, показывающий направление наибольшего роста ошибки.
3. Обновляем параметры, двигаясь в противоположном направлении градиента с некоторым шагом (скоростью обучения).
4. Повторяем шаги 2-3, пока ошибка не станет минимальной или не достигнем заданного числа итераций.

Таким образом, градиентный спуск постепенно приближает параметры к оптимальному значению, минимизируя ошибку модели.