Gradient Descent est un algorithme d'optimisation pour trouver un minimum local d'une fonction différentiable. La descente de gradient est simplement utilisée dans l'apprentissage automatique pour trouver les valeurs des paramètres d'une fonction (coefficients) qui minimisent autant que possible une fonction de coût.
Pourquoi utilisons-nous la descente de gradient dans la régression linéaire ?
La principale raison pour laquelle la descente de gradient est utilisée pour la régression linéaire est la complexité de calcul: il est moins coûteux (plus rapide) en calcul de trouver la solution en utilisant la descente de gradient dans certains cas. Ici, il faut calculer la matrice X′X puis l'inverser (voir note ci-dessous). C'est un calcul coûteux.
Pourquoi la descente de gradient est-elle utilisée dans les réseaux de neurones ?
La descente de gradient est un algorithme d'optimisation couramment utilisé pour former des modèles d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones. Les données de formation aident ces modèles à apprendre au fil du temps, et la fonction de coût dans la descente de gradient agit spécifiquement comme un baromètre, mesurant sa précision à chaque itération des mises à jour des paramètres.
Pourquoi la descente de gradient fonctionne-t-elle pour l'apprentissage en profondeur ?
La descente de gradient est un algorithme d'optimisation utilisé pour minimiser certaines fonctions en se déplaçant de manière itérative dans la direction de la descente la plus raide telle que définie par le négatif du gradient. En machine learning, nous utilisons la descente de gradient pour mettre à jour les paramètres de notre modèle.
Où la descente de gradient est-elle utilisée ?
La descente de gradient est mieux utilisée lorsque les paramètres ne peuvent pas être calculés analytiquement (par exemple en utilisant l'algèbre linéaire) et doivent être recherchés par un algorithme d'optimisation.
