Gradient Descent est un algorithme d'optimisation largement utilisé dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Il s'agit d'une technique qui évolue efficacement dans des espaces et des fonctions de faible et de grande dimension en trouvant les valeurs optimales pour les paramètres d'un modèle donné, ce qui minimise à son tour la fonction de coût ou de perte. Gradient Descent fournit une base puissante pour de nombreux algorithmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, ainsi que pour d'autres tâches d'optimisation et d'estimation de paramètres.
Gradient Descent est un algorithme d'optimisation itératif de premier ordre basé sur l'idée de suivre la descente la plus raide le long du gradient (négatif de la dérivée première) de la fonction à optimiser. Ce concept découle du fait que la pente d’une fonction pointe toujours dans la direction de l’augmentation ou de la diminution locale la plus forte. L'objectif de l'algorithme de descente de gradient est de trouver le point minimum de la fonction de perte, qui correspond au modèle le mieux adapté aux données données.
L'algorithme commence par initialiser les paramètres du modèle avec des valeurs arbitraires, puis ajuste ces valeurs de manière itérative en les adaptant dans la direction opposée du gradient jusqu'à ce que la convergence soit atteinte. À chaque itération, le dégradé est évalué pour l'ensemble actuel de paramètres et les paramètres sont mis à jour à l'aide de la formule suivante :
θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)
Où θ i représente la valeur actuelle du paramètre, α est le taux d'apprentissage (un hyperparamètre qui influence la vitesse de convergence), et ∇ θi J(θ) est la dérivée partielle de la fonction de coût par rapport au paramètre θ i. Le taux d'apprentissage doit être choisi avec soin, car une valeur trop petite peut entraîner une convergence lente, tandis qu'une valeur trop grande peut faire osciller l'algorithme ou s'écarter du point minimum réel.
Il existe plusieurs variantes de Gradient Descent, qui diffèrent principalement par la manière dont les gradients sont calculés et les paramètres mis à jour. Ceux-ci inclus:
- Descente de gradient par lots : calcule les dégradés en utilisant l'ensemble de données dans chaque itération. Cela fournit un gradient stable et précis, mais peut être coûteux en termes de calcul, en particulier pour les grands ensembles de données.
- Descente de gradient stochastique (SGD) : évalue les gradients à l'aide d'une seule instance de données à chaque itération. Cela introduit du caractère aléatoire et rend l'algorithme plus rapide, mais moins stable, car les gradients peuvent fluctuer. Pour atténuer ce problème, des programmes de taux d'apprentissage et des techniques d'impulsion sont souvent utilisés.
- Descente de gradient par mini-lots : combine les propriétés de la descente de gradient par lots et stochastique en utilisant un petit lot d'échantillons de données au lieu d'une seule instance ou de l'ensemble de données. Cela offre un équilibre entre vitesse et précision, permettant à l’algorithme de converger plus rapidement tout en conservant une trajectoire plus fluide.
- Méthodes de descente de gradient adaptative : il s'agit de techniques plus avancées qui adaptent le taux d'apprentissage pendant le processus d'optimisation, telles que AdaGrad, RMSProp et Adam. Ces méthodes peuvent permettre une convergence plus rapide et des performances améliorées par rapport aux versions classiques.
La descente de gradient est largement exploitée dans diverses applications d'IA et de ML, telles que la formation des réseaux de neurones, la régression logistique et les machines vectorielles de support. La plate-forme AppMaster, un puissant outil no-code pour créer des applications backend, Web et mobiles, exploite des techniques d'optimisation avancées, notamment la descente de gradient, pour garantir que les applications générées peuvent offrir des performances, une évolutivité et une rentabilité optimales.
En conclusion, Gradient Descent est un algorithme d'optimisation fondamental et polyvalent utilisé dans une vaste gamme de contextes d'IA et de ML pour minimiser les fonctions de coût ou de perte, et donc améliorer les performances des modèles. Ses variantes et extensions offrent en outre la flexibilité nécessaire pour répondre à des exigences d'optimisation spécifiques, allant d'une convergence plus rapide à une stabilité améliorée. En tant qu'élément essentiel du paysage de l'IA et du ML, Gradient Descent continue d'être un outil précieux pour les chercheurs, les développeurs et les praticiens.
