Algorithme de descente

Algorithm de descente : Tout ce que vous devez savoir dans le contexte de l'apprentissage machine

Dans notre vie quotidienne, nous optimisons en permanence des variables en fonction de nos choix personnels, de nos exigences et de nos préférences, même inconsciemment. Nous utilisons des techniques d'optimisation tout au long de la journée. Par exemple, nous choisissons le chemin le plus court pour éviter les embouteillages lorsque nous nous rendons au travail, nous décidons de faire une promenade rapide sur le campus pendant notre temps libre et nous programmons les taxis à  l'avance pour arriver à  l'heure.

La plupart des optimisations que nous faisons visent à  gagner du temps, car le temps est très important dans le monde d'aujourd'hui. L'optimisation est devenue une partie intégrante de nos vies et comme nos vies tournent autour des technologies, elle est également devenue une partie intégrante des produits technologiques. L'optimisation est le but ultime présent au cÅ“ur de toutes les techniques statistiques et d'apprentissage automatique qui sont largement utilisées dans la science des données. C'est pourquoi des algorithmes d'optimisation ont été créés ; l'un d'entre eux est l'algorithme de descente de gradient dans l'apprentissage automatique.

Descente de gradient

Qu'est-ce que la descente par gradient ?

La descente de gradient est un algorithme d'optimisation qui est utilisé pour trouver le minimum d'une fonction. En termes d'apprentissage automatique, il est utilisé pour mettre à  jour les paramètres d'un modèle. En fonction des algorithmes utilisés, les paramètres peuvent être de différents types - coefficients (dans la régression linéaire) et poids (dans les réseaux neuronaux).

Pour comprendre le concept de descente par gradient à  travers un exemple concret, imaginez une situation hypothétique dans laquelle une personne doit descendre dans une vallée les yeux bandés. Une personne dans une telle situation commencerait par faire des pas prudents pour trouver une pente. Une fois qu'elle aura trouvé une pente descendante, elle la suivra et répétera ses pas jusqu'à  ce qu'elle soit complètement descendue dans la vallée, en d'autres termes, qu'elle ait atteint le minimum. C'est exactement ce que fait l'algorithme de descente en gradient dans une machine.

L'inclinaison ou la pente est la fonction de coût et le rôle de la descente par gradient est de fournir la direction et la vitesse (taux d'apprentissage) du mouvement pour trouver un point où le coût est minimal ou, en d'autres termes, le minimum de la fonction de coût. Une fonction de coût est "une fonction qui fait correspondre un événement ou les valeurs d'une ou plusieurs variables à  un nombre réel représentant intuitivement un 'coût' associé à  l'événement".

L'application de la descente de gradient

L'objectif premier de tout algorithme d'apprentissage automatique est de construire un modèle. Un modèle est une hypothèse, qui peut être utilisée pour trouver une estimation de Y sur la base de X. Par exemple - Disons que nous voulons prédire le prix d'une maison en fonction de sa superficie. Nous pouvons utiliser un modèle de régression linéaire pour trouver la relation entre la superficie et le prix. La descente de gradient est utilisée pour trouver les coefficients optimaux du modèle afin d'obtenir les meilleures prédictions possibles.

En résumé, l'algorithme de descente de gradient est un outil essentiel pour l'optimisation des modèles dans le domaine de l'apprentissage machine. Il permet de trouver les paramètres optimaux d'un modèle en minimisant la fonction de coût. Grâce à  cet algorithme, nous pouvons obtenir des résultats précis et améliorer les performances de nos modèles.

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