Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren"
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Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren :
Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
Grundsätzlich ist der Gradientenverfahren (Gradientenabstieg) ein Optimierungsalgorithmus, der dazu dient, das Minimum einer Funktion zu finden:
Das Gradientenverfahren ist ein sehr wichtiger Algorithmus beim maschinellen Lernen, da er uns hilft, die Parameter für das beste Modell für unseren Datensatz zu finden.Autor: Omega J Msigwa