УДК 51-74
МЕТОД ГРАДИЕНТНОГО СПУСКА В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Мартынов Андрей Витальевич, студент, направление подготовки 09.03.04 Программная инженерия, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: andry.martynov16.08.2003@gmail.com
Кандыба Владимир Евгеньевич, студент, направление подготовки 09.03.04 Программная инженерия, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: nemmen222@bk.ru
Научный руководитель: Крючкова Ирина Викторовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры прикладной математики, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: kachmf@yandex.ru
Аннотация. Метод градиентного спуска часто применяется в машинном обучении, в частности в нейронных сетях. В современном мире множество компаний для работы применяют искусственный интеллект, в котором используются нейронные сети, способные обучаться за счет метода градиентного спуска, в основе которого лежит нахождение минимального значения функции. Актуальность исследования обусловлена необходимостью нахождения такого способа оптимизации, который был бы способен обработать большие объемы данных за относительно короткий промежуток времени, именно этими свойствами и обладает метод градиентного спуска. Целью же исследования выступает определение преимуществ метода градиентного спуска в машинном обучении. В процессе исследования использовались общенаучные методы и подходы. В результате появилась программа для создания функции по аппроксимирующим данным.
Ключевые слова: машинное обучение, градиент, градиентный спуск, функция потерь, алгоритм.
Благодарности: статья подготовлена в рамках исследования, проводимого в ходе реализации стратеги¬ческого проекта «Технологии и кадры для ОПК», выполняемого по программе стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Для цитирования: Мартынов А. В., Кандыба В. Е. Метод градиентного спуска в машинном обучении // Шаг в науку. — 2022. — № 4. — С. 4–8.
