• Buradasın

    Gradient-descent algoritması ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gradient-descent algoritması, makine öğreniminde modellerin parametrelerini optimize ederek hata fonksiyonunu minimize etmeye yarar 13.
    Bu algoritmanın temel amaçları:
    • Modelin tahmin doğruluğunu artırmak: Parametreleri, modelin çıktıları ile gerçek değerler arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarlar 34.
    • Eğitim sürecini verimli hale getirmek: Büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için bile hesaplama verimliliğini sağlar 14.
    Gradient-descent, çeşitli alanlarda kullanılır:
    • Görüntü sınıflandırması: Konvolüsyonel sinir ağlarının filtre ağırlıklarını iyileştirmek için 1.
    • Doğal dil işleme (NLP): Dil modellerini eğitmek ve metin sınıflandırma, duygu analizi gibi görevleri yerine getirmek için 34.
    • Tavsiye sistemleri: Kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmek amacıyla 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. udacity.com
        1
      2. larksuite.com
        2
      3. unstop.com
        3
      4. komtas.com
        4
      5. mygreatlearning.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SGD ve gradient descent aynı mı?

    Stochastic Gradient Descent (SGD) ve gradient descent aynı algoritmanın farklı varyasyonlarıdır. Gradient descent, tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar ve model parametrelerini günceller. SGD ise her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller.
    5 kaynak

    Gradient Descent nasıl çalışır?

    Gradient Descent algoritması, bir fonksiyonun minimum değerini bulmak için kullanılan iteratif bir optimizasyon algoritmasıdır. Çalışma prensibi şu adımlarla gerçekleşir: 1. İlk Değerlerin Belirlenmesi: Model parametreleri (ağırlıklar ve biaslar) rastgele başlatılır. 2. Kayıp Fonksiyonunun Hesaplanması: Modelin yaptığı tahminler ile gerçek sonuçlar arasındaki fark (kayıp veya hata) hesaplanır. 3. Gradyan Hesaplama: Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır. Gradyan, parametrelerin ne yönde ve ne kadar değiştirilmesi gerektiğini gösterir. 4. Parametre Güncellemesi: Parametreler, hesaplanan gradyana göre güncellenir. Güncelleme, parametrelerin öğrenme oranı ile çarpılması sonucunda yapılır. Bu adımlar her iterasyonda tekrar edilerek parametreler güncellenir ve kayıp fonksiyonu minimuma yaklaşır.
    5 kaynak