Введение:

Если вы когда-нибудь задавались вопросом, как алгоритмы машинного обучения извлекают уроки из данных и улучшают свои прогнозы с течением времени, вы наткнулись на концепцию градиентного спуска. Несмотря на несколько устрашающее название, градиентный спуск — это фундаментальная техника, играющая решающую роль в обучении различных моделей машинного обучения. В этом блоге мы разберем концепцию градиентного спуска, используя соответствующий повседневный пример, чтобы вы могли понять эту идею, даже если вы новичок в мире машинного обучения.

Понимание градиентного спуска:

По своей сути градиентный спуск похож на путешественника, пытающегося найти самую низкую точку в холмистой местности, в то же время чувствуя уклон холма в своем текущем положении. Путешественник делает небольшие шаги в направлении, которое ведет к самому крутому спуску склона. Этот процесс повторяется до тех пор, пока турист не достигнет точки, где склон во всех направлениях относительно пологий, что указывает на то, что он нашел самую низкую точку.

Применение концепции:

Допустим, вы находитесь на вершине холма и хотите добраться до самой низкой точки без карты. Вы начинаете с того, что делаете шаг в самом крутом направлении вниз. После каждого шага вы оцениваете, приблизились ли вы к самой низкой точке. Если нет, вы соответствующим образом корректируете направление своего шага и продолжаете. Постепенно ваши шаги становятся меньше по мере приближения к подножию холма, и в конце концов вы достигаете самой низкой точки.

Градиентный спуск в машинном обучении:

Теперь давайте перенесем эту аналогию с холмом в область машинного обучения. Представьте, что у вас есть математическая функция, которая представляет ошибку или стоимость, связанные с прогнозами вашей модели. Цель состоит в том, чтобы минимизировать эту ошибку, чтобы делать точные прогнозы. Градиентный спуск помогает нам настроить параметры модели, чтобы найти значения, соответствующие наименьшей ошибке.

Пример:

Предположим, вы строите простую модель линейной регрессии для прогнозирования цен на дома на основе их размеров. Вы начинаете с произвольных значений наклона и пересечения линии регрессии. Когда вы делаете прогнозы, вы вычисляете ошибку между вашими прогнозами и фактическими ценами.

Здесь работает градиентный спуск. Он вычисляет градиент ошибки по отношению к модели…