SGD (Stokastik Gradyan İnişi) yöntemi iki ana şekilde çalışır: genom düzenleme ve makine öğrenimi alanlarında. Genom düzenleme bağlamında SGD, belirli bir genetik lokustaki tüm olası nükleotid varyantlarını oluşturarak bunların hücresel işlev üzerindeki etkilerini değerlendirir. Bu süreç şu adımları içerir: 1. Kılavuz RNA Tasarımı: Hedeflenen genetik bölge için kılavuz RNA'lar tasarlanır. 2. Donör DNA Kitaplığı: Her pozisyonda tüm olası nükleotid değişimlerini içeren bir donör kitaplık hazırlanır. 3. Hücreye Transfer: CRISPR-Cas9 ve ssDNA kitaplığı hücrelere aktarılarak genom düzenleme işlemi başlatılır. 4. Varyantların Analizi: Düzenleme sonrası hücrelerden izole edilen DNA, yeni nesil dizileme (NGS) ile analiz edilir. Makine öğrenimi alanında SGD ise, model parametrelerini daha sık güncelleyerek daha hızlı yakınsama sağlar. Bu süreçte: 1. Gradyan Hesaplama: Rastgele seçilen küçük bir veri alt kümesi (mini-batch) üzerinden gradyan hesaplanır. 2. Parametre Güncelleme: Gradyanın işaretine göre model parametreleri güncellenir. 3. Öğrenme Oranı: Güncelleme adımlarının boyutunu kontrol eden bir hiperparametre olan öğrenme oranı ayarlanır.