स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट

स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी) एक अनुकूलन एल्गोरिदम है जिसका उपयोग आमतौर पर मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में किया जाता है। यह एक पुनरावृत्त दृष्टिकोण है जिसका उपयोग विशिष्ट चरणों द्वारा किसी फ़ंक्शन, आमतौर पर लागत फ़ंक्शन को कम करने के लिए किया जाता है। लागत फ़ंक्शन का उपयोग यह मापने के लिए किया जाता है कि मॉडल की भविष्यवाणियां वास्तविक मूल्यों से कितनी निकटता से मेल खाती हैं। अन्य अनुकूलन तकनीकों के विपरीत, SGD प्रत्येक चरण में केवल एक प्रशिक्षण उदाहरण (या डेटा का एक बैच) का उपयोग करता है। एसजीडी के साथ, प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ एक मॉडल में सुधार किया जाता है, धीरे-धीरे मॉडल के नुकसान को वांछित मूल्य के करीब लाया जाता है।

एल्गोरिदम किसी फ़ंक्शन का न्यूनतम पता लगाने की दिशा में छोटे कदम उठाकर काम करता है। यह दो चरणों में किया जाता है: पहला, वर्तमान पैरामीटर मानों पर लागत फ़ंक्शन के स्थानीय ग्रेडिएंट का अनुमान लगाया जाता है। इसके बाद मॉडल के मापदंडों को उचित रूप से अद्यतन करने के लिए इसका उपयोग किया जाता है। एसजीडी के पीछे का विचार इन दो चरणों को तब तक दोहराना है जब तक कि पैरामीटर एक साथ नहीं आ जाते (यानी वे एक ऐसे बिंदु तक पहुंच जाते हैं जहां आगे अपडेट करने से मॉडल के नुकसान में कोई सुधार नहीं होगा)।

हालाँकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि SGD सीखने की दर पैरामीटर की पसंद के प्रति संवेदनशील है। सीखने की दर प्रत्येक पुनरावृत्ति में उठाए गए कदमों के आकार को निर्धारित करती है - बहुत छोटा और अनुकूलन में बहुत लंबा समय लगेगा, जबकि बहुत बड़ा और एल्गोरिदम न्यूनतम से चूक सकता है। वैसे, उपयोगकर्ताओं को सीखने की दर निर्धारित करते समय सावधान रहने की आवश्यकता है क्योंकि गलत तरीके से सीखने की दर निर्धारित करने से खराब परिणाम हो सकते हैं।

SGD का उपयोग व्यापक रूप से तंत्रिका नेटवर्क और समर्थन वेक्टर मशीनों जैसे प्रशिक्षण मॉडल के लिए किया जाता है। क्योंकि इसे कंप्यूटर या क्लस्टर पर चलाने के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है, यह वितरित डेटा प्रशिक्षण के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है। इसके अलावा, SGD बहुत अधिक मेमोरी की आवश्यकता के बिना विभिन्न मॉडलों को प्रशिक्षित करने का एक कुशल तरीका है।

कुल मिलाकर, स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में उपयोग की जाने वाली एक शक्तिशाली और कुशल अनुकूलन विधि है। हालांकि मापदंडों को ठीक करना मुश्किल हो सकता है, लेकिन एसजीडी के माध्यम से प्राप्त मॉडलों का बेहतर प्रदर्शन अक्सर इसे प्रयास के लायक बनाता है।