การไล่ระดับลง

Gradient Descent เป็นอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นเทคนิคที่ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพในพื้นที่และฟังก์ชันทั้งมิติต่ำและสูง โดยการค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับพารามิเตอร์ของแบบจำลองที่กำหนด ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนหรือฟังก์ชันการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด Gradient Descent มอบรากฐานอันทรงพลังสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล ไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลัง รวมถึงงานการปรับให้เหมาะสมและการประมาณค่าพารามิเตอร์อื่นๆ

การไล่ระดับสี Descent เป็นอัลกอริธึมการหาค่าเหมาะที่สุดแบบวนซ้ำที่มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดในการติดตามการลงชันที่ชันที่สุดตามการไล่ระดับสี (ลบของอนุพันธ์ลำดับแรก) ของฟังก์ชันที่กำลังปรับให้เหมาะสม แนวคิดนี้ได้มาจากข้อเท็จจริงที่ว่าความชันของฟังก์ชันจะชี้ไปในทิศทางของการเพิ่มขึ้นหรือลดลงเฉพาะจุดที่สูงชันที่สุดเสมอ วัตถุประสงค์ของอัลกอริธึมไล่ระดับ Descent คือการค้นหาจุดต่ำสุดของฟังก์ชันการสูญเสีย ซึ่งสอดคล้องกับแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่กำหนด

อัลกอริธึมเริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นพารามิเตอร์โมเดลด้วยค่าที่กำหนดเอง จากนั้นจึงปรับค่าเหล่านั้นซ้ำๆ โดยการปรับค่าเหล่านั้นในทิศทางตรงกันข้ามของการไล่ระดับสีจนกระทั่งเกิดการบรรจบกัน ในการวนซ้ำแต่ละครั้ง การไล่ระดับสีจะได้รับการประเมินสำหรับชุดพารามิเตอร์ปัจจุบัน และพารามิเตอร์จะได้รับการอัปเดตโดยใช้สูตรต่อไปนี้:

θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)

โดยที่ θ i แทนค่าปัจจุบันของพารามิเตอร์ α คืออัตราการเรียนรู้ (ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่มีอิทธิพลต่อความเร็วของการลู่เข้า) และ ∇ θi J(θ) คืออนุพันธ์ย่อยของฟังก์ชันต้นทุนเทียบกับพารามิเตอร์ θ i ต้องเลือกอัตราการเรียนรู้อย่างระมัดระวัง เนื่องจากค่าที่น้อยเกินไปอาจส่งผลให้การบรรจบกันช้า ในขณะที่ค่าที่มากเกินไปอาจทำให้อัลกอริธึมแกว่งหรือแตกต่างจากจุดต่ำสุดจริง

มีการไล่ระดับสี Descent อยู่หลายรูปแบบ ซึ่งโดยหลักๆ แล้ววิธีคำนวณการไล่ระดับสีและพารามิเตอร์จะได้รับการอัปเดตจะแตกต่างกันออกไป ซึ่งรวมถึง:

1. Batch Gradient Descent: คำนวณการไล่ระดับสีโดยใช้ชุดข้อมูลทั้งหมดในการวนซ้ำแต่ละครั้ง ซึ่งให้การไล่ระดับสีที่เสถียรและแม่นยำ แต่อาจมีราคาแพงในการคำนวณ โดยเฉพาะชุดข้อมูลขนาดใหญ่
2. Stochastic Gradient Descent (SGD): ประเมินการไล่ระดับสีโดยใช้อินสแตนซ์ข้อมูลเดียวในการวนซ้ำแต่ละครั้ง สิ่งนี้ทำให้เกิดความสุ่มและทำให้อัลกอริทึมเร็วขึ้น แต่มีความเสถียรน้อยลง เนื่องจากการไล่ระดับสีอาจผันผวน เพื่อบรรเทาปัญหานี้ มักใช้ตารางอัตราการเรียนรู้และเทคนิคโมเมนตัม
3. Mini-batch Gradient Descent: รวมคุณสมบัติของทั้ง Batch และ Stochastic Gradient Descent โดยใช้ตัวอย่างข้อมูลชุดเล็กๆ แทนที่จะเป็นอินสแตนซ์เดียวหรือทั้งชุดข้อมูล สิ่งนี้มอบความสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำ ช่วยให้อัลกอริธึมมาบรรจบกันเร็วขึ้นในขณะที่ยังคงวิถีการเคลื่อนที่ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น
4. วิธีการ Adaptive Gradient Descent: เป็นเทคนิคขั้นสูงเพิ่มเติมที่ปรับอัตราการเรียนรู้ในระหว่างกระบวนการปรับให้เหมาะสม เช่น AdaGrad, RMSProp และ Adam วิธีการเหล่านี้สามารถทำให้เกิดการบรรจบกันเร็วขึ้นและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับเวอร์ชันคลาสสิก

Gradient Descent ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในแอปพลิเคชัน AI และ ML ต่างๆ เช่น การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม การถดถอยโลจิสติก และรองรับเครื่องเวกเตอร์ แพลตฟอร์ม AppMaster ซึ่งเป็นเครื่องมือ no-code อันทรงพลังสำหรับการสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันบนมือถือ ใช้ประโยชน์จากเทคนิคการปรับให้เหมาะสมขั้นสูง รวมถึง Gradient Descent เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นสามารถมอบประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยายขนาด และประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่เหมาะสมที่สุด

โดยสรุป Gradient Descent เป็นอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมพื้นฐานและอเนกประสงค์ที่ใช้ในบริบท AI และ ML มากมายเพื่อลดต้นทุนหรือฟังก์ชันการสูญเสีย และด้วยเหตุนี้จึงปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล รุ่นต่างๆ และส่วนขยายยังมอบความยืดหยุ่นในการตอบสนองความต้องการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะ ตั้งแต่การหลอมรวมที่เร็วขึ้นไปจนถึงความเสถียรที่ดีขึ้น ในฐานะส่วนสำคัญของภูมิทัศน์ AI และ ML นั้น Gradient Descent ยังคงเป็นเครื่องมืออันมีค่าสำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และผู้ปฏิบัติงาน