{"text": "### Human: Apa itu algoritma gradien turun?. ### Assistant: Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang umum digunakan untuk menemukan nilai optimal dari parameter model pembelajaran mesin seperti koefisien dalam analisis regresi atau bobot dalam jaringan saraf. Algoritma ini bekerja dengan menyesuaikan nilai-nilai parameter ini secara iteratif untuk menemukan minimum fungsi biaya, yang merupakan ukuran seberapa buruk kinerja model kita. Algoritma gradient descent dimulai dengan menginisialisasi parameter dengan nilai acak. Kemudian, dalam setiap iterasi, algoritma menghitung gradien fungsi biaya sehubungan dengan parameter. Gradient memberi kita arah di mana fungsi biaya optimum meningkat paling cepat. Kemudian kita mengambil langkah ke arah yang berlawanan dengan mengurangi gradien yang dihitung dari nilai-nilai parameter saat ini, secara efektif memindahkan iterasi ke arah iterasi. Kita mungkin mengambil langkah-langkah yang berbeda untuk mengubah ukuran dengan konversi, tingkat konversi dan tingkat konversi yang lebih cepat. Dalam setiap iterasi, algoritma gradient descent menghitung gradien fungsi biaya sehubungan dengan parameter yang lebih kecil."}