Как производные функций применяются в машинном обучении?

Производные функций в машинном обучении применяются для понимания того, как изменения параметров модели влияют на её производительность. www.geeksforgeeks.org

Некоторые области применения производных в машинном обучении:

• Оптимизация градиентного спуска. www.geeksforgeeks.org Это алгоритм оптимизации, который используется для минимизации функции потерь в модели машинного обучения. www.geeksforgeeks.org Функция потерь определяет разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями. www.geeksforgeeks.org Производные, в частности градиенты, указывают направление и скорость изменения функции потерь по отношению к параметрам модели. www.geeksforgeeks.org
• Обратное распространение в нейронных сетях. www.geeksforgeeks.org Это ключевой алгоритм для обучения нейронных сетей. www.geeksforgeeks.org Он использует производные для распространения ошибки с выходного уровня обратно на входной уровень, обновляя веса, чтобы минимизировать потери. www.geeksforgeeks.org
• Анализ важности функции и чувствительности. www.geeksforgeeks.org Производные позволяют получить представление о взаимосвязи между входными характеристиками и прогнозами модели. www.geeksforgeeks.org Например, исследуя величину градиента выходных данных по отношению к каждой входной функции, можно определить, какие функции оказывают наиболее существенное влияние на принятие решений моделью. www.geeksforgeeks.org
• Нахождение точек экстремумов. education.yandex.ru Производные описывают скорость изменения функции и позволяют выявить её критические точки — места, где функция перестаёт возрастать или убывать. education.yandex.ru