Descida de gradiente estocástico

O gradiente descendente estocástico (SGD) é um algoritmo de otimização comumente usado em aprendizado de máquina e ciência de dados. É uma abordagem iterativa usada para minimizar uma função, normalmente uma função de custo, por meio de etapas específicas. A função de custo é usada para medir a proximidade entre as previsões do modelo e os valores reais. Diferentemente de outras técnicas de otimização, o SGD usa apenas um exemplo de treinamento (ou um lote de dados) em cada etapa. Com o SGD, são feitos aprimoramentos no modelo a cada iteração, aproximando gradualmente a perda do modelo do valor desejado.

O algoritmo funciona dando pequenos passos para encontrar o mínimo de uma função. Isso é feito em duas etapas: primeiro, é feita uma estimativa do gradiente local da função de custo nos valores atuais dos parâmetros. Em seguida, isso é usado para atualizar adequadamente os parâmetros do modelo. A ideia por trás do SGD é repetir essas duas etapas até que os parâmetros convirjam (ou seja, cheguem a um ponto em que uma atualização adicional não resultaria em nenhuma melhoria na perda do modelo).

Entretanto, deve-se observar que o SGD é sensível à escolha do parâmetro da taxa de aprendizado. A taxa de aprendizagem determina o tamanho das etapas realizadas em cada iteração - se for muito pequena, a otimização levará muito tempo, enquanto se for muito grande, o algoritmo poderá não atingir o mínimo. Dessa forma, os usuários precisam ter cuidado ao definir a taxa de aprendizagem, pois uma definição incorreta da taxa de aprendizagem pode levar a resultados piores.

O SGD é amplamente usado para modelos de treinamento, como redes neurais e máquinas de vetor de suporte. Como pode ser facilmente adaptado para ser executado em um computador ou cluster, é uma escolha popular para o treinamento de dados distribuídos. Além disso, o SGD é uma maneira eficiente de treinar uma variedade de modelos sem exigir muita memória.

Em geral, a descida de gradiente estocástico é um método de otimização poderoso e eficiente usado na ciência de dados e no aprendizado de máquina. Embora possa ser difícil fazer o ajuste fino dos parâmetros, os desempenhos aprimorados dos modelos obtidos por meio do SGD geralmente fazem com que o esforço valha a pena.