Modelin temelinde hangi algoritma yatıyor?

Çoğu modern makine öğrenimi modelinin temelinde, kayıp fonksiyonunu minimize eden gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmaları yatar. Görev ve modele bağlı olarak, bunlar doğrusal regresyon algoritmaları, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri (SVM), sinir ağları ve varyasyonları (örneğin, konvolüsyonel veya tekrarlayan sinir ağları) olabilir.

Örneğin, sinir ağlarında, ağırlıkları gradyan inişi temel alarak eğitmek için geri yayılım algoritması kullanılır.

# Doğrusal regresyon için basit gradyan inişi örneği
import numpy as np

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

w = 0.0  # ağırlık
b = 0.0  # önyargı
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"Eğitilmiş ağırlık: {w}, önyargı: {b}")

Dolayısıyla, algoritma belirli modele bağlıdır, ancak temelinde hata minimize etmek için parametrelerin optimizasyonu yatar.