मशीन लर्निंग में, सीखने की दर एक हाइपरपैरामीटर है जो हानि फ़ंक्शन को कम करने के लिए पुनरावर्ती प्रशिक्षण के दौरान एक अनुकूलन एल्गोरिथ्म द्वारा लिए गए कदम के आकार को निर्धारित करता है। दूसरी ओर, जब सीखने की दर बहुत कम होती है, तो अनुकूलन प्रक्रिया हानि फ़ंक्शन के न्यूनतम की ओर छोटे कदम लेती है, जिससे धीमी अभिसरण और लंबे प्रशिक्षण समय होते हैं। एक सही सीखने की दर ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिथ्म को हानि के न्यूनतम तक तेजी से अभिसरण करने की अनुमति देगी, जिसके परिणामस्वरूप एक मॉडल डेटा से सटीक रूप से सीख सकता है।
यह समझाएं कि मशीन लर्निंग में सीखने की दर की अवधारणा का उपयोग कैसे किया जाता है।