Gradient Descent, Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) alanlarında yaygın olarak kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Hem düşük hem de yüksek boyutlu alanlarda verimli bir şekilde ölçeklendirme yapan ve belirli bir modelin parametreleri için en uygun değerleri bularak işlev gören, dolayısıyla maliyet veya kayıp fonksiyonunu en aza indiren bir tekniktir. Gradient Descent, birçok denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme algoritmasının yanı sıra diğer optimizasyon ve parametre tahmin görevleri için güçlü bir temel sağlar.
Gradyan İnişi, optimize edilen fonksiyonun gradyanı (birinci türevinin negatifi) boyunca en dik inişin takip edilmesi fikrine dayanan yinelemeli, birinci dereceden bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu kavram, bir fonksiyonun gradyanının her zaman en dik yerel artış veya azalış yönünü göstermesi gerçeğinden türetilmiştir. Gradient Descent algoritmasının amacı, verilen veri için en uygun modele karşılık gelen kayıp fonksiyonunun minimum noktasını bulmaktır.
Algoritma, model parametrelerini isteğe bağlı değerlerle başlatmakla başlar, ardından yakınsama elde edilene kadar bu değerleri gradyanın ters yönünde uyarlayarak yinelemeli olarak ayarlar. Her yinelemede, mevcut parametre kümesi için degrade değerlendirilir ve parametreler aşağıdaki formül kullanılarak güncellenir:
θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)
Burada θ i parametrenin mevcut değerini temsil eder, α öğrenme oranıdır (yakınsama hızını etkileyen bir hiper parametre) ve ∇ θi J(θ), maliyet fonksiyonunun θ i parametresine göre kısmi türevidir. Öğrenme oranı dikkatli bir şekilde seçilmelidir çünkü çok küçük bir değer yavaş yakınsamaya neden olabilir, çok büyük bir değer ise algoritmanın salınmasına veya gerçek minimum noktadan sapmasına neden olabilir.
Degradelerin hesaplanma ve parametrelerin güncellenme biçiminde farklılık gösteren, Degrade İnişi'nin birkaç çeşidi vardır. Bunlar şunları içerir:
- Toplu Degrade İnişi: Her yinelemede tüm veri kümesini kullanarak degradeleri hesaplar. Bu, kararlı ve doğru bir eğim sağlar ancak özellikle büyük veri kümeleri için hesaplama açısından pahalı olabilir.
- Stokastik Gradyan İnişi (SGD): Her yinelemede tek bir veri örneği kullanarak gradyanları değerlendirir. Bu, rastgeleliği ortaya çıkarır ve algoritmayı daha hızlı hale getirir, ancak gradyanlar dalgalanabileceğinden daha az kararlı hale gelir. Bunu azaltmak için öğrenme hızı çizelgeleri ve momentum teknikleri sıklıkla kullanılır.
- Mini Toplu Gradyan İnişi: Tek bir örnek veya veri kümesinin tamamı yerine küçük bir veri örneği kümesi kullanarak hem Toplu hem de Stokastik Gradyan Azalmasının özelliklerini birleştirir. Bu, hız ve doğruluk arasında bir denge sunarak algoritmanın daha düzgün bir yörüngeyi korurken daha hızlı yakınsamasına olanak tanır.
- Uyarlanabilir Gradient Descent yöntemleri: Bunlar AdaGrad, RMSProp ve Adam gibi optimizasyon işlemi sırasında öğrenme oranını uyarlayan daha gelişmiş tekniklerdir. Bu yöntemler, klasik versiyonlara kıyasla daha hızlı yakınsama ve gelişmiş performans sağlayabilir.
Gradient Descent, sinir ağlarının eğitimi, lojistik regresyon ve destek vektör makineleri gibi çeşitli AI ve ML uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya yönelik güçlü no-code bir araç olan AppMaster platformu, oluşturulan uygulamaların optimum performans, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sunabilmesini sağlamak için Gradient Descent dahil gelişmiş optimizasyon tekniklerinden yararlanır.
Sonuç olarak Gradient Descent, maliyet veya kayıp işlevlerini en aza indirmek ve dolayısıyla modellerin performansını artırmak için çok çeşitli AI ve ML bağlamlarında kullanılan temel ve çok yönlü bir optimizasyon algoritmasıdır. Çeşitleri ve uzantıları, daha hızlı yakınsamadan gelişmiş kararlılığa kadar belirli optimizasyon gereksinimlerini karşılamak için esneklik sunar. Yapay zeka ve makine öğrenimi ortamının önemli bir parçası olan Gradient Descent, araştırmacılar, geliştiriciler ve uygulayıcılar için değerli bir araç olmaya devam ediyor.
