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Gradient descendant
Définition :
Le Gradient Descendant est un algorithme d'optimisation utilisé en intelligence artificielle et en apprentissage automatique pour minimiser une fonction en ajustant itérativement les paramètres. Il calcule le gradient de la fonction par rapport aux paramètres, puis met à jour les paramètres dans la direction opposée du gradient pour atteindre un minimum local ou global.
Le concept de Gradient descendant en intelligence artificielle
Qu'est-ce que le Gradient descendant ?
Le Gradient descendant est un algorithme d'optimisation utilisé en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Son but est de minimiser une fonction en ajustant de manière itérative les paramètres du modèle.
Comment fonctionne le Gradient descendant ?
L'idée principale derrière le Gradient descendant est de calculer le gradient de la fonction à optimiser par rapport aux paramètres du modèle, puis de déplacer ces paramètres dans la direction opposée au gradient pour minimiser la fonction.
Types de Gradient descendant :
Il existe plusieurs variantes du Gradient descendant, notamment :
- Batch Gradient descendant : Calcule le gradient sur l'ensemble des données d'entraînement à chaque itération.
- Stochastic Gradient descendant : Calcule le gradient sur un seul exemple à la fois, ce qui le rend plus rapide mais plus bruité.
- Mini-batch Gradient descendant : Calcule le gradient sur un petit sous-ensemble des données, offrant un compromis entre les deux premières variantes.
Applications du Gradient descendant :
Le Gradient descendant est largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour l'entraînement des modèles de réseaux de neurones, de machines à vecteurs de support (SVM), et d'autres algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.
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