Descida de gradiente

A descida de gradiente é uma abordagem algorítmica iterativa usada no aprendizado de máquina para minimizar um objetivo ou uma função de custo. Ela é usada para otimizar os parâmetros de um modelo, como na regressão de gradiente descendente, para atingir um ponto máximo ou mínimo com relação ao conjunto de parâmetros. Em outras palavras, o objetivo é encontrar os parâmetros que minimizam a função de custo.

O Gradient Descent funciona calculando o gradiente de uma função em cada ponto e, em seguida, ajustando os parâmetros de acordo. O gradiente é a derivada da função de custo com relação ao parâmetro. Se a derivada tiver um valor negativo, o parâmetro ideal está diminuindo. O oposto ocorre quando a derivada tem um valor positivo. À medida que o algoritmo segue o gradiente descendente, ele acaba chegando a um ponto em que o gradiente é zero. Nesse ponto, os parâmetros teriam atingido seu ponto mínimo local.

Em geral, o Gradient Descent é uma abordagem bem adequada para otimizar funções não lineares. Ela funciona tanto em conjuntos de dados pequenos quanto em conjuntos grandes e complexos. Também é fácil de implementar porque segue uma abordagem matemática simples.

Uma parte importante do algoritmo Gradient Descent é a taxa de aprendizado. Esse parâmetro determina a velocidade com que o algoritmo ajustará os parâmetros. Uma taxa de aprendizado mais alta pode fazer com que o algoritmo divirja ou oscile em vez de convergir para o ponto mínimo local. Portanto, a seleção de uma taxa de aprendizado adequada é uma parte importante do processo de otimização do Gradient Descent.

O Gradient Descent é amplamente utilizado em aplicativos de aprendizado de máquina, como redes neurais ou máquinas de vetor de suporte. Ele também é usado em outros campos, como mecanismos de pesquisa ou processamento de linguagem natural.