Как приращение функции используется в анализе данных и машинном обучении?

Приращение функции используется в анализе данных и машинном обучении для вычисления производной. habr.com education.yandex.ru

Производные описывают скорость изменения функции и позволяют выявить её критические точки — места, где функция перестаёт возрастать или убывать. education.yandex.ru Это помогает находить точки экстремумов (минимумов и максимумов) и анализировать поведение функций на разных интервалах. education.yandex.ru

На этом свойстве производной основан метод градиентного спуска — один из популярных методов машинного обучения. proglib.io Он на каждом шагу рассчитывает градиент в данной точке n-мерного пространства весов и переходит в следующую точку, двигаясь по направлению вектора градиента. proglib.io

Также изменение функции потерь между двумя значениями параметра можно связать с производной в некоторой точке между ними. education.yandex.ru Это полезно для анализа скорости сходимости алгоритмов оптимизации и выбора шагов изменения параметров. education.yandex.ru