Analiza jednowymiarowa od pierwszych zasad
Wyobraź sobie, że chcesz znaleźć najniższy punkt na krzywej, ale widzisz tylko teren bezpośrednio pod stopami — czujesz tylko nachylenie, nic więcej. Co robisz? To proste: robisz krok w dół, ponownie badasz nachylenie i robisz kolejny krok. I tak w kółko. Na tym właśnie polega metoda spadku wzdłuż gradientu (gradient descent) — algorytm trenujący niemal każdy współczesny model sztucznej inteligencji.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Wprowadzenie do algorytmu spadku wzdłuż gradientu