Как производная функции помогает в машинном обучении?

Производная функции помогает в машинном обучении, указывая направление, в котором нужно изменять параметры модели, чтобы уменьшить ошибку. blog.skillfactory.ru

Некоторые другие способы, как производная функции способствует машинному обучению:

• Оптимизация градиентного спуска. blog.skillfactory.ru neurohive.io Это метод нахождения минимального значения функции потерь, которая используется, чтобы контролировать ошибку в прогнозах модели. neurohive.io Производные, в частности градиенты, указывают направление и скорость изменения функции потерь относительно параметров модели. www.geeksforgeeks.org
• Обучение нейросетей. sky.pro Производные используются в алгоритме обратного распространения ошибки, который позволяет распространять ошибку с выходного слоя на входной и обновлять веса модели для минимизации потерь. www.geeksforgeeks.org
• Определение важности признаков. www.geeksforgeeks.org Изучая величину градиента выходного значения по отношению к каждому входному признаку, можно выявить, какие признаки наиболее значительно влияют на принятие решений моделью. www.geeksforgeeks.org
• Анализ чувствительности. www.geeksforgeeks.org Частичные производные помогают количественно оценить, насколько чувствителен прогноз модели к небольшим изменениям в её входных признаках. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, производная функции — это практический инструмент, который направляет модели машинного обучения к оптимальным решениям. sky.pro