Odborné vysvětlení: Gradientní sestup je iterativní optimalizační algoritmus používaný k minimalizaci ztrátové funkce v strojovém učení. Algoritmus postupuje ve směru nejstrmějšího sestupu gradientu funkce, aktualizuje parametry modelu v každé iteraci. Velikost kroku je určena mírou učení.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že jste v horách a chcete najít nejnižší bod údolí. Gradientní sestup je jako kdybyste se vždy dívali kolem sebe a dělali krok směrem, kde je svah nejstrmější dolů. Opakujete to, dokud se nedostanete do nejnižšího bodu. Počítač takto hledá nejlepší nastavení pro svůj model.
Gradient descent is an iterative optimization algorithm used to minimize the loss function in machine learning. The algorithm proceeds in the direction of steepest descent of the function’s gradient, updating the model parameters in each iteration. The step size is determined by the learning rate.
