Limbola principe principal ya algorithme oyo epesami.
Gradient Descent ezali algorithme ya optimisation oyo esalemaka mingi pona ko former ba modèles ya apprentissage automatique. Principe principal ya algorithme ezali ya ko minimiser fonction donnée (oyo babengaka fonction objectif) na ko tambola iteratif na direction ya descente plus pente, définie comme négatif ya gradient. Na contexte ya apprentissage automatique, fonction objective ezalaka mingi mingi fonction ya coût to perte, oyo emekaka ndenge nini modèle ezali kosala malamu. Objectif ya algorithme ezali ya koluka ba paramètres ya modèle oyo e minimiser coût. Pona kosala yango, algorithme ya Gradient Descent ebandi na ensemble ya ba paramètres ya liboso, pe ezo mettre à jour iterativement na ko calculer gradient ya fonction ya coût par rapport na ba paramètres pe kosala étape na direction ya gradient négatif. Bonene ya etape ezuami na taux ya apprentissage, hyperparamètre oyo etiamaki na mosaleli. Processus ezongelamaka tii tango algorithme eko converger na valeur minimum ya fonction ya coût, to tii tango nombre maximum ya ba iterations ekokoma. Ensemble final ya ba paramètres ezali ko représenter solution ya malamu oyo algorithme ezui, pe ekoki kosalelama pona kosala ba prédictions na modèle formé. Na bokuse, principe principal ya algorithme ya Gradient Descent ezali ya ko mettre à jour iterativement ba paramètres ya modèle na kokende na direction ya gradient négatif ya fonction ya coût, na but ya ko minimiser coût pe ko améliorer performance ya modèle.