Спуск градиентный (Gradient descent) – это метод минимизации потерь путем вычисления градиентов потерь по отношению к параметрам модели на основе обучающих данных. Градиентный спуск итеративно корректирует параметры, постепенно находя наилучшую комбинацию весов и смещения для минимизации потерь.
[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]
Спуск градиентный — это метод оптимизации, который используется для минимизации функции потерь модели. Он помогает находить оптимальные значения параметров модели.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Спуск градиентный — наиболее распространенный и один из первых алгоритмов оптимизации, который используется во многих моделях машинного обучения. Используя математическую формулу, алгоритм корректирует «мышление» в поисках верной закономерности и правильного ответа. Например, вы хотите научить программу предсказывать размер ноги человека, исходя из его роста. Алгоритм случайно предполагает взаимосвязь между параметрами, затем вычисляет ошибки между своим и фактическим результатами из тестового датасета. В дальнейшем параметры модели корректируется до момента, пока ошибка не будет сведена к минимуму.
[Азбука искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hightech.fm›2024/02/07/abc-artificial-intelligence/, свободный.]
Спуск градиентный — метод нахождения локального минимума функции с помощью движения вдоль градиента.
[Словарь ключевых терминов и понятий в области машинного обучения и искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http://machine-learning-kstu.vercel.app›glossary/, свободный.]