Gradyan inişi

Gradyan iniş, bir hedefi veya maliyet fonksiyonunu en aza indirmek için Makine Öğreniminde kullanılan yinelemeli bir algoritmik yaklaşımdır. Parametre kümesine göre maksimum veya minimum noktaya ulaşmak için Gradient Descent Regression'da olduğu gibi bir modelin parametrelerini optimize etmek için kullanılır. Başka bir deyişle amaç, maliyet fonksiyonunu en aza indiren parametreleri bulmaktır.

Gradyan İnişi, bir fonksiyonun her noktadaki gradyanını hesaplayarak ve ardından parametreleri buna göre ayarlayarak çalışır. Gradyan, maliyet fonksiyonunun parametreye göre türevidir. Türev negatif bir değere sahipse optimal parametre azalmaktadır. Türev pozitif bir değere sahip olduğunda bunun tersi geçerlidir. Algoritma azalan eğimi takip ettikçe sonunda eğimin sıfır olduğu bir noktaya ulaşır. Bu noktada parametreler yerel minimum noktasına ulaşmış olacaktır.

Genel olarak Degrade İniş, doğrusal olmayan işlevleri optimize etmek için çok uygun bir yaklaşımdır. Büyük karmaşık veri kümelerinin yanı sıra küçük veri kümelerinde de çalışır. Basit bir matematiksel yaklaşım izlediği için uygulanması da kolaydır.

Gradient Descent algoritmasının önemli bir kısmı öğrenme oranıdır. Bu parametre, algoritmanın parametreleri ne kadar hızlı ayarlayacağını belirler. Daha yüksek bir öğrenme oranı, algoritmanın yerel minimum noktaya yaklaşmak yerine uzaklaşmasına veya salınmasına neden olabilir. Bu nedenle, uygun bir öğrenme hızının seçilmesi Gradient Descent optimizasyon sürecinin önemli bir parçasıdır.

Gradient Descent, Sinir Ağları veya Destek Vektör Makineleri gibi Makine Öğrenimi uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Arama Motorları veya Doğal Dil İşleme gibi diğer alanlarda da kullanılır.