Gradient Descent é um algoritmo de otimização amplamente utilizado nas áreas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). É uma técnica que escala eficientemente em espaços e funções de baixa e alta dimensão, encontrando os valores ideais para os parâmetros de um determinado modelo, o que por sua vez minimiza o custo ou a função de perda. Gradient Descent fornece uma base poderosa para muitos algoritmos de aprendizagem supervisionados, não supervisionados e por reforço, bem como outras tarefas de otimização e estimativa de parâmetros.
Gradient Descent é um algoritmo de otimização iterativo de primeira ordem baseado na ideia de seguir a descida mais íngreme ao longo do gradiente (negativo da primeira derivada) da função que está sendo otimizada. Este conceito é derivado do fato de que o gradiente de uma função sempre aponta na direção do aumento ou diminuição local mais acentuado. O objetivo do algoritmo Gradient Descent é encontrar o ponto mínimo da função de perda, que corresponde ao modelo de melhor ajuste para os dados fornecidos.
O algoritmo começa inicializando os parâmetros do modelo com valores arbitrários e, em seguida, ajusta iterativamente esses valores, adaptando-os na direção oposta do gradiente até que a convergência seja alcançada. Em cada iteração, o gradiente é avaliado para o conjunto atual de parâmetros e os parâmetros são atualizados usando a seguinte fórmula:
i = i - α * ∇ θi J(θ)
Onde θ i representa o valor atual do parâmetro, α é a taxa de aprendizagem (um hiperparâmetro que influencia a velocidade de convergência) e ∇ θi J(θ) é a derivada parcial da função de custo em relação ao parâmetro θ i. A taxa de aprendizagem deve ser escolhida cuidadosamente, pois um valor muito pequeno pode resultar em uma convergência lenta, enquanto um valor muito grande pode fazer com que o algoritmo oscile ou diverja do ponto mínimo real.
Existem diversas variantes de Gradient Descent, que diferem principalmente na forma como os gradientes são calculados e os parâmetros são atualizados. Esses incluem:
- Descida gradiente em lote: calcula os gradientes usando todo o conjunto de dados em cada iteração. Isso fornece um gradiente estável e preciso, mas pode ser caro do ponto de vista computacional, especialmente para grandes conjuntos de dados.
- Descida Gradiente Estocástica (SGD): Avalia os gradientes usando uma única instância de dados em cada iteração. Isso introduz aleatoriedade e torna o algoritmo mais rápido, mas menos estável, pois os gradientes podem flutuar. Para mitigar isso, cronogramas de taxas de aprendizagem e técnicas de momentum são frequentemente empregados.
- Descida Gradiente em Minilote: Combina as propriedades de Descida Gradiente em Lote e Estocástica usando um pequeno lote de amostras de dados em vez de uma única instância ou o conjunto de dados inteiro. Isso oferece um equilíbrio entre velocidade e precisão, permitindo que o algoritmo convirja mais rapidamente enquanto mantém uma trajetória mais suave.
- Métodos adaptativos de gradiente descendente: são técnicas mais avançadas que adaptam a taxa de aprendizado durante o processo de otimização, como AdaGrad, RMSProp e Adam. Esses métodos podem gerar convergência mais rápida e melhor desempenho em comparação com as versões clássicas.
O Gradient Descent é amplamente explorado em várias aplicações de IA e ML, como treinamento de redes neurais, regressão logística e máquinas de vetores de suporte. A plataforma AppMaster, uma poderosa ferramenta no-code para a criação de aplicativos back-end, web e móveis, aproveita técnicas avançadas de otimização, incluindo Gradient Descent, para garantir que seus aplicativos gerados possam oferecer desempenho, escalabilidade e eficiência de custos ideais.
Concluindo, Gradient Descent é um algoritmo de otimização básico e versátil usado em uma vasta gama de contextos de IA e ML para minimizar funções de custo ou perda e, portanto, melhorar o desempenho dos modelos. Suas variantes e extensões oferecem ainda flexibilidade para atender a requisitos específicos de otimização, desde convergência mais rápida até estabilidade aprimorada. Como parte essencial do cenário de IA e ML, o Gradient Descent continua a ser uma ferramenta valiosa para pesquisadores, desenvolvedores e profissionais.
