Cosa significa "Aggiornamento del gradiente"?
Indice
L'aggiornamento del gradiente è un metodo usato nel machine learning per migliorare l'accuratezza di un modello. Consiste nell'aggiustare i parametri del modello in base agli errori fatti durante le previsioni. Calcolando il gradiente, che mostra quanto cambia l'output del modello rispetto ai cambiamenti nei suoi parametri, il modello impara a fare previsioni migliori col tempo.
Come Funziona
Calcolo dell'Errore: Il modello prevede un risultato e si nota la differenza tra il risultato previsto e quello reale. Questa differenza è conosciuta come errore.
Calcolo del Gradiente: Il modello calcola il gradiente, che indica la direzione e il tasso di cambiamento dell'errore rispetto ai parametri del modello.
Aggiornamento dei Parametri: Il modello aggiusta i suoi parametri nella direzione opposta al gradiente. Questo aiuta a ridurre l'errore nelle previsioni future.
Iterazione: Il processo si ripete molte volte, permettendo al modello di imparare e migliorare dagli errori passati.
Importanza
Gli aggiornamenti del gradiente giocano un ruolo fondamentale nell'addestrare i modelli in modo efficace. Aiutano a garantire che i modelli apprendano dalle loro esperienze e migliorino gradualmente le loro performance, portando a risultati migliori in compiti come classificazione o previsione.