Model asosida qaysi algoritm yotadi?

Hozirgi zamonning ko'p modelining asosida optimallashtirish algoritmlari, masalan, gradient tushishi, yotish funktsiyasini minimallashtiradi. Vazifa va model turiga qarab, bu lineyarni regressiya algoritmlari, qaror daraxtlari, tasodifiy o'rmonlar, qo'llab-quvvatlash vektor mashinalari (SVM), neyron tarmoqlar va ularning variatsiyalari (masalan, konvolyutsion yoki rekurent neyron tarmoqlar) bo'lishi mumkin.

Masalan, neyron tarmoqlarda, tarmoq vaznlarini gradient tushishi asosida o'qitish uchun orqaga tarqatish algoritmi qo'llaniladi.

# Oddiy gradient tushishi misoli lineyarni regressiya uchun
import numpy as np

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

w = 0.0  # vazn
b = 0.0  # o'zgaruvchi
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"O'qitilgan vazn: {w}, o'zgaruvchi: {b}")

Shunday qilib, algoritm aniq modelga bog'liq, ammo asosida xato minimaliga erishish uchun parametrlarni optimallashtirish yotadi.