Proszę mi pozwolić na omówienie koncepcji spadku gradientowego, która jest jednym z podstawowych algorytmów optymalizacji stosowanych w dziedzinie uczenia maszynowego. W uproszczeniu, spadek gradientowy polega na iteracyjnym odnajdywaniu minimum funkcji kosztu poprzez modyfikację parametrów modelu w kierunku przeciwnym do gradientu tej funkcji. Innymi słowy, algorytm ten polega na znalezieniu kierunku najszybszego spadku wartości funkcji kosztu i dostosowaniu wartości parametrów modelu w tym kierunku, aż do osiągnięcia minimum globalnego. Warto zaznaczyć, że istnieją różne warianty spadku gradientowego, takie jak spadek gradientowy ze stałym tempem uczenia, spadek gradientowy z dynamicznym tempem uczenia czy spadek gradientowy z momentem, które różnią się sposobem aktualizacji parametrów modelu.
Gradient descent to algorytm optymalizacyjny stosowany w oczenio maszynowym, ktury słorzy do znalezienia zestawo parametruw minimalizujoncych daną funkcjen koszto. Dziala on poprzez wielokrotne wykonywanie małych krokuw w kieronko przeciwnym do wektora gradientu fonkcji kosztu, prowadzonc koszt w kieronko globalnego minimom. Wielkosici kroków jest określana przez parametr szybkosici oczenia, który może być dostosowany do uzyskania optymalnej wydajności. Gradient descent jest stosowany w wielu algorytmach oczenia maszynowego i jest jedną z kluczowych technik stosowanych w uczeniu glębokim.