Stokastik gradyan inişi

Stokastik gradyan inişi (SGD), makine öğrenimi ve veri biliminde yaygın olarak kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Bir fonksiyonu, tipik olarak bir maliyet fonksiyonunu, belirli adımlarla en aza indirmek için kullanılan iteratif bir yaklaşımdır. Maliyet fonksiyonu, modelin tahminlerinin gerçek değerlere ne kadar yakın olduğunu ölçmek için kullanılır. Diğer optimizasyon tekniklerinden farklı olarak SGD, her adımda yalnızca bir eğitim örneği (veya bir veri grubu) kullanır. SGD ile her iterasyonda modelde iyileştirmeler yapılır ve modelin kaybı kademeli olarak istenen değere yaklaştırılır.

Algoritma, bir fonksiyonun minimumunu bulmaya yönelik küçük adımlar atarak çalışır. Bu iki adımda gerçekleştirilir: ilk olarak, mevcut parametre değerlerinde maliyet fonksiyonunun yerel gradyanının bir tahmini yapılır. Bu daha sonra modelin parametrelerini uygun şekilde güncellemek için kullanılır. SGD'nin arkasındaki fikir, parametreler yakınsayana kadar bu iki adımı tekrarlamaktır (yani, daha fazla güncelleme yapmanın modelin kaybında herhangi bir iyileşme sağlamayacağı bir noktaya ulaşırlar).

Ancak SGD'nin öğrenme oranı parametresinin seçimine duyarlı olduğu unutulmamalıdır. Öğrenme oranı, her iterasyonda atılan adımların boyutunu belirler - çok küçük olursa optimizasyon çok uzun sürer, çok büyük olursa algoritma minimum değeri kaçırabilir. Bu nedenle, öğrenme oranını yanlış ayarlamak daha kötü sonuçlara yol açabileceğinden, kullanıcıların öğrenme oranını ayarlarken dikkatli olmaları gerekir.

SGD, sinir ağları ve destek vektör makineleri gibi modelleri eğitmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bir bilgisayar veya küme üzerinde çalışacak şekilde kolayca uyarlanabildiğinden, dağıtılmış veri eğitimi için popüler bir seçimdir. Ayrıca SGD, çok fazla bellek gerektirmeden çeşitli modelleri eğitmenin etkili bir yoludur.

Genel olarak, stokastik gradyan inişi, veri bilimi ve makine öğreniminde kullanılan güçlü ve verimli bir optimizasyon yöntemidir. Parametreler üzerinde ince ayar yapmak zor olsa da, SGD ile elde edilen modellerin gelişmiş performansları genellikle bu çabaya değer.