Ce algoritm stă la baza modelului?

Majoritatea modelelor moderne de învățare automată se bazează pe algoritmi de optimizare, cum ar fi gradient descent, care minimizează funcția de pierdere. În funcție de tipul de sarcină și model, aceștia pot fi algoritmi de regresie liniară, arbori de decizie, păduri aleatorii, mașini cu vectori de suport (SVM), rețele neuronale și variațiile lor (de exemplu, rețele neuronale convoluționale sau recurente).

De exemplu, în rețelele neuronale, algoritmul de backpropagation este folosit pentru a antrena greutățile rețelei pe baza gradient descent.

# Exemplu de gradient descent simplu pentru regresie liniară
import numpy as np

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

w = 0.0  # greutate
b = 0.0  # bias
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"Greutatea antrenată: {w}, bias: {b}")

Prin urmare, algoritmul depinde de modelul specific, dar în esență se bazează pe optimizarea parametrilor pentru a minimiza eroarea.