В этой статье мы попытаемся понять алгоритм градиентного спуска и математику, которая за ним стоит. Давайте возьмем простую задачу линейной регрессии, где мы хотим предсказать вес данного человека на основе его или ее роста. Чтобы начать с любой задачи машинного обучения с учителем, нам сначала потребуются данные для обучения, которые дают нам связь между объектами: в данном случае рост и вес. Сущность, которая помогает в процессе прогнозирования, называется независимыми..

Градиентный спуск признан одним из наиболее часто используемых алгоритмов оптимизации для обучения моделей машинного обучения за счет использования способности минимизировать грубые ошибки между истинными и ожидаемыми результатами. Кроме того, градиентный спуск дополнительно используется для обучения нейронных сетей. Градиентный спуск — один из самых известных алгоритмов оптимизации функций и, пожалуй, самый распространенный способ оптимизации нейронных сетей. В то же время каждая..