Стохастический градиентный спуск (SGD) и градиентный спуск (GD) — два популярных алгоритма оптимизации, используемых в машинном и глубоком обучении. Оба алгоритма используются для минимизации функции стоимости модели, но они различаются подходом к этой задаче. Градиентный спуск (GD) — это классический алгоритм оптимизации, который обновляет параметры модели на основе среднего градиента функции стоимости по всему обучающему набору. Алгоритм начинается со случайной точки на поверхности..

"Машинное обучение" Глубокое погружение в линейную регрессию и полиномиальную регрессию В моем предыдущем посте мы исследовали разные отрасли искусственного интеллекта. Я почти уверен, что теперь вы, возможно, захотите узнать об этих ветвях более подробно. Не волнуйтесь, я обязательно открою двери для этих подмножеств в следующих постах. Если вы пропустили мой пост, вы можете найти его по следующей ссылке: Отрасли искусственного интеллекта . Ранее мы обсуждали машинное..

Верьте в AdaBelief Введение Все типы нейронных сетей и многие алгоритмы машинного обучения оптимизируют свои функции потерь с помощью алгоритмов оптимизации на основе градиентов. Существует несколько таких алгоритмов оптимизации или оптимизаторов, которые используются для обучения моделей - RMSprop, Stochastic Gradient Descent (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam) и многие другие. При определении эффективности оптимизатора необходимо учитывать два основных показателя:..

Введение Определение целевых клиентов для продажи продукта является одной из самых сложных задач для любого бизнеса. В современном мире огромные объемы данных, которыми мы располагаем на кончиках пальцев, могут помочь нам принять обоснованное решение о том, куда направить ценные маркетинговые ресурсы. В этом сообщении в блоге я расскажу, как мы можем найти целевых клиентов для маркетинговой кампании, используя данные, предоставленные Arvato. Этот пост состоит из 2 частей. В первой..

SGD с оптимизатором Momentum и Adam Поскольку наша цель — минимизировать функцию стоимости, найдя оптимизированное значение весов. Нам также необходимо убедиться, что алгоритм хорошо обобщает. Это поможет сделать лучший прогноз для данных, которых раньше не видели. Оптимизаторы обновляют параметры веса, чтобы минимизировать функцию потерь. Функция потерь действует как руководство по местности, сообщая оптимизатору, движется ли она в правильном направлении, чтобы достичь дна долины,..