La técnica del descenso del gradiente es un algoritmo matemático utilizado en el aprendizaje automático para optimizar la función objetivo. La idea detrás del descenso del gradiente es encontrar los valores de los parámetros de una función que minimicen el error o la función de costo.

Imagina que tienes una montaña y quieres encontrar el punto más bajo en la superficie. El descenso del gradiente funcionaría de la siguiente manera: empezarías en un punto aleatorio en la montaña, luego mirarías a tu alrededor para ver en qué dirección hay una pendiente descendente más empinada y caminarías en esa dirección. Luego, volverías a mirar a tu alrededor, encontrarías la nueva dirección con la pendiente descendente más empinada y caminarías en esa dirección nuevamente. Repetirías este proceso hasta que encuentres el punto más bajo en la montaña.

En el aprendizaje automático, la montaña representa la función objetivo y el punto más bajo representa la solución óptima. Los parámetros de la función objetivo se ajustan en cada iteración del algoritmo, caminando hacia el punto óptimo en pequeños pasos basados en la dirección del gradiente (es decir, la dirección de la pendiente más empinada). Este proceso se repite hasta que se alcanza un mínimo local o global (el punto más bajo en la montaña).
เทคนิคการไล่ระดับสีเป็นอัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ให้เหมาะสม แนวคิดเบื้องหลังการไล่ระดับสีคือการค้นหาค่าพารามิเตอร์ของฟังก์ชันที่ลดข้อผิดพลาดหรือฟังก์ชันต้นทุนให้เหลือน้อยที่สุด ลองนึกภาพคุณมีภูเขาและต้องการหาจุดต่ำสุดบนพื้นผิว การไล่ระดับลงจะทำงานในลักษณะนี้ โดยคุณจะเริ่มต้นจากจุดสุ่มบนภูเขา จากนั้นมองไปรอบๆ เพื่อดูว่าทิศทางใดมีความชันชันลงแล้วเดินไปในทิศทางนั้น แล้วมองไปรอบๆ อีกครั้ง หาทิศใหม่ที่มีความลาดชันลงชันที่สุดแล้วเดินไปทางนั้นอีกครั้ง คุณจะต้องทำซ้ำขั้นตอนนี้จนกว่าคุณจะพบจุดต่ำสุดบนภูเขา ในแมชชีนเลิร์นนิง ภูเขาแสดงถึงฟังก์ชันวัตถุประสงค์และจุดต่ำสุดแสดงถึงวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด พารามิเตอร์ของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ได้รับการปรับในการวนซ้ำของอัลกอริธึมแต่ละครั้ง โดยเดินไปยังจุดที่เหมาะสมที่สุดในขั้นตอนเล็กๆ ตามทิศทางของการไล่ระดับสี (นั่นคือ ทิศทางของความชันที่ชันที่สุด) กระบวนการนี้จะเกิดขึ้นซ้ำจนกว่าจะถึงจุดต่ำสุดในท้องถิ่นหรือทั่วโลก (จุดต่ำสุดบนภูเขา)
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence