Gradiente Descendente
Gradient Descent é um método amplamente utilizado algoritmo de otimização in aprendizado de máquina and statistics, particularly for training models. The core idea behind gradient descent is to minimize a function by iteratively adjusting parameters in the direction of the steepest descent, which is identified by the gradient of the function.
Specifically, gradient descent starts with an initial set of parameters (or weights) and calculates the gradient, which is a vector that points in the direction of the steepest increase of the function. To minimize the function, parameters are updated by moving a small step in the opposite direction of the gradient. This step size is determined by a value known as the taxa de aprendizado.
O processo pode ser resumido nos seguintes passos:
- Escolha um conjunto inicial de parâmetros.
- Calcule o gradiente de função de perda em relação aos parâmetros.
- Atualize os parâmetros movendo-se na direção oposta ao gradiente.
- Repita o processo até a convergência, que ocorre quando as mudanças nos parâmetros são menores que um limite predefinido.
Existem várias variações do gradiente descendente:
- Descenso de Gradiente em Lote: Uses the entire dataset to compute the gradient, which can be slow for large datasets.
- Gradiente Descendente Estocástico (SGD): Uses one random sample to update parameters, which introduces variability but can be faster and help escape local minima.
- Gradiente de Mini-batch: Combina os benefícios de ambos, usando um pequeno lote de amostras.
Gradient descent is essential for training various models, including linear regression, neural networks, and support vector machines, making it a fundamental concept in the campo de inteligência artificial.