Gradyan İnişi ve Makine Öğrenmesindeki Uygulamaları

Gradyan inişi, bilgisayar biliminde ve özellikle makine öğrenmesinde kullanılan güçlü bir optimizasyon yöntemidir. Bir fonksiyonun minimumunu veya maksimumunu bulmak için kullanılır ve makine öğrenimi modellerinin parametrelerini ayarlamak gibi çeşitli uygulamalara sahiptir.

Gradyan inişi, fonksiyonun gradyanını takip ederek çalışır. Bir fonksiyonun gradyanı, onu girdi yönünde yönlendiren bir vektördür. Gradyan inişi, gradyanın ters yönünde küçük adımlar atarak fonksiyonun minimumuna doğru ilerlemeye çalışır.

Gradyan inişinin makine öğrenmesindeki başlıca uygulamalarından biri, kayıp fonksiyonunu en aza indirmektir. Kayıp fonksiyonu, modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki hatayı ölçer. Gradyan inişi, kayıp fonksiyonunun gradyanını takip ederek modelin parametrelerini ayarlayarak en aza indirir.

Gradyan inişi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenimi görevlerine uygulanabilir:

• Lineer regresyon
• Lojistik regresyon
• Sinir ağları
• Karar ağaçları

Gradyan inişi, güçlü bir optimizasyon yöntemi olmasına rağmen bazı dezavantajları da vardır. Bunlar şunları içerir:

• Yerel minimumlara düşme olasılığı
• Yavaş öğrenme hızı
• Hassas hiperparametre ayarlarına ihtiyaç duyması

Bununla birlikte, gradyan inişi, makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan ve çeşitli uygulamalarda etkililiği kanıtlanmış güçlü bir optimizasyon yöntemidir.