Gradient Descent عبارة عن خوارزمية تحسين مستخدمة على نطاق واسع في مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). إنها تقنية تعمل على التوسع بكفاءة في كل من المساحات والوظائف ذات الأبعاد المنخفضة والعالية من خلال إيجاد القيم المثلى لمعلمات نموذج معين، مما يؤدي بدوره إلى تقليل دالة التكلفة أو الخسارة. يوفر Gradient Descent أساسًا قويًا للعديد من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والمعززة، بالإضافة إلى مهام التحسين وتقدير المعلمات الأخرى.
Gradient Descent عبارة عن خوارزمية تحسين تكرارية من الدرجة الأولى تعتمد على فكرة اتباع المنحدر الأكثر انحدارًا على طول التدرج (السالب للمشتق الأول) للوظيفة التي يتم تحسينها. يشتق هذا المفهوم من حقيقة أن تدرج الدالة يشير دائمًا إلى اتجاه الزيادة أو النقصان المحلي الأكثر حدة. الهدف من خوارزمية Gradient Descent هو العثور على أدنى نقطة لوظيفة الخسارة، والتي تتوافق مع النموذج الأكثر ملاءمة للبيانات المقدمة.
تبدأ الخوارزمية بتهيئة معلمات النموذج بقيم عشوائية، ثم تقوم بضبط تلك القيم بشكل متكرر عن طريق تكييفها في الاتجاه المعاكس للتدرج حتى يتم تحقيق التقارب. في كل تكرار، يتم تقييم التدرج لمجموعة المعلمات الحالية، ويتم تحديث المعلمات باستخدام الصيغة التالية:
θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)
حيث تمثل θ i القيمة الحالية للمعلمة، و α هو معدل التعلم (معلمة مفرطة تؤثر على سرعة التقارب)، و ∇ θi J(θ) هو المشتق الجزئي لوظيفة التكلفة فيما يتعلق بالمعلمة θ i. يجب اختيار معدل التعلم بعناية لأن القيمة الصغيرة جدًا قد تؤدي إلى تقارب بطيء، في حين أن القيمة الكبيرة جدًا قد تتسبب في تذبذب الخوارزمية أو انحرافها عن الحد الأدنى الفعلي.
هناك عدة أنواع مختلفة من Gradient Descent، والتي تختلف بشكل أساسي في طريقة حساب التدرجات وتحديث المعلمات. وتشمل هذه:
- نزول الدفعة المتدرجة: يحسب التدرجات باستخدام مجموعة البيانات بأكملها في كل تكرار. يوفر هذا تدرجًا مستقرًا ودقيقًا ولكنه قد يكون مكلفًا من الناحية الحسابية، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
- نزول التدرج العشوائي (SGD): يقوم بتقييم التدرجات باستخدام مثيل بيانات واحد في كل تكرار. يؤدي هذا إلى ظهور العشوائية ويجعل الخوارزمية أسرع، ولكنها أقل استقرارًا، حيث قد تتقلب التدرجات. وللتخفيف من ذلك، غالبًا ما يتم استخدام جداول معدل التعلم وتقنيات الزخم.
- Mini-batch Gradient Descent: يجمع بين خصائص كلا من Batch وStochastic Gradient Descent باستخدام مجموعة صغيرة من عينات البيانات بدلاً من مثيل واحد أو مجموعة البيانات بأكملها. وهذا يوفر توازنًا بين السرعة والدقة، مما يسمح للخوارزمية بالتقارب بشكل أسرع مع الحفاظ على مسار أكثر سلاسة.
- أساليب النزول المتدرج التكيفي: هذه هي تقنيات أكثر تقدمًا تعمل على تكييف معدل التعلم أثناء عملية التحسين، مثل AdaGrad وRMSProp وAdam. يمكن أن تؤدي هذه الأساليب إلى تقارب أسرع وأداء محسّن مقارنةً بالإصدارات الكلاسيكية.
يتم استغلال Gradient Descent على نطاق واسع في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مثل تدريب الشبكات العصبية، والانحدار اللوجستي، وأجهزة ناقلات الدعم. تعمل منصة AppMaster ، وهي أداة قوية no-code لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهواتف المحمولة، على الاستفادة من تقنيات التحسين المتقدمة، بما في ذلك Gradient Descent، لضمان أن التطبيقات التي تم إنشاؤها يمكنها تقديم الأداء الأمثل وقابلية التوسع وكفاءة التكلفة.
في الختام، يعد Gradient Descent خوارزمية تحسين أساسية ومتعددة الاستخدامات تُستخدم عبر مجموعة واسعة من سياقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقليل وظائف التكلفة أو الخسارة، وبالتالي تحسين أداء النماذج. كما توفر متغيراتها وملحقاتها مرونة لتلبية متطلبات التحسين المحددة، بدءًا من التقارب الأسرع وحتى الاستقرار المحسن. كجزء أساسي من مشهد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يستمر Gradient Descent في كونه أداة قيمة للباحثين والمطورين والممارسين على حدٍ سواء.
