Explication détaillée
Descente de Gradient
Introduction
La descente de gradient est une méthode d'optimisation largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle et du machine learning. Elle sert principalement à ajuster les paramètres de modèles intelligents afin de minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les données réelles.
Principe de Fonctionnement
La descente de gradient fonctionne en calculant le gradient de la fonction d'erreur par rapport aux paramètres du modèle. Ce gradient indique la direction et la vitesse optimales auxquelles les paramètres doivent être ajustés pour réduire l'erreur. En appliquant iterativement ces ajustements, le modèle devient de plus en plus précis.
Applications Pratiques
C'est un élément clé dans l'entraînement de réseaux de neurones, où il permet de trouver le minimum de la fonction de coût. La descente de gradient stochastique, une variante de la descente de gradient, est particulièrement utilisée pour traiter de grands ensembles de données.
Types de Descente de Gradient
- Batch Gradient Descent : utilise l'ensemble complet des données pour une mise à jour unique.
- Stochastic Gradient Descent : met à jour les paramètres avec un seul exemple de la base de données à la fois.
- Mini-batch Gradient Descent : un compromis entre les deux, utilisant de petits lots de l'ensemble de données pour des mises à jour.