ढतला हुआ वंश

ग्रेडिएंट डिसेंट एक पुनरावृत्त एल्गोरिथम दृष्टिकोण है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में किसी उद्देश्य या लागत फ़ंक्शन को कम करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग किसी मॉडल के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि ग्रेडिएंट डिसेंट रिग्रेशन में, मापदंडों के सेट के संबंध में अधिकतम या न्यूनतम बिंदु प्राप्त करने के लिए। दूसरे शब्दों में, लक्ष्य उन मापदंडों को ढूंढना है जो लागत फ़ंक्शन को कम करते हैं।

ग्रेडिएंट डिसेंट प्रत्येक बिंदु पर किसी फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करके और फिर उसके अनुसार मापदंडों को समायोजित करके काम करता है। ग्रेडिएंट पैरामीटर के संबंध में लागत फ़ंक्शन का व्युत्पन्न है। यदि व्युत्पन्न का मान ऋणात्मक है, तो इष्टतम पैरामीटर घट रहा है। जब व्युत्पन्न का सकारात्मक मान होता है तो विपरीत स्थिति होती है। जैसे ही एल्गोरिथ्म अवरोही ग्रेडिएंट का अनुसरण करता है, यह अंततः एक बिंदु पर पहुंच जाता है जहां ग्रेडिएंट शून्य होता है। उस समय, पैरामीटर अपने स्थानीय न्यूनतम बिंदु तक पहुंच गए होंगे।

सामान्य तौर पर, ग्रेडिएंट डिसेंट नॉनलाइनर फ़ंक्शंस को अनुकूलित करने के लिए एक उपयुक्त दृष्टिकोण है। यह छोटे डेटासेट के साथ-साथ बड़े जटिल डेटासेट में भी काम करता है। इसे लागू करना भी आसान है क्योंकि यह सीधे गणितीय दृष्टिकोण का अनुसरण करता है।

ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा सीखने की दर है। यह पैरामीटर निर्धारित करता है कि एल्गोरिदम कितनी तेजी से मापदंडों को समायोजित करेगा। उच्च सीखने की दर एल्गोरिदम को स्थानीय न्यूनतम बिंदु पर परिवर्तित होने के बजाय विचलन या दोलन का कारण बन सकती है। इसलिए, उचित सीखने की दर का चयन करना ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

ग्रेडिएंट डिसेंट का व्यापक रूप से मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों जैसे न्यूरल नेटवर्क या सपोर्ट वेक्टर मशीन में उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग अन्य क्षेत्रों जैसे खोज इंजन या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में भी किया जाता है।