Метод градиентного спуска эффективен в машинном обучении по нескольким причинам:

• Сочетание скорости и точности. 2 Градиентный спуск позволяет обучать модели быстро и снижать погрешности, особенно при использовании улучшенных версий алгоритма. 2
• Подход для работы с функциями ошибок, у которых много параметров. 2 Градиентный спуск обеспечивает способ навигации по сложному ландшафту потерь и поиска значений параметров, которые дают хорошую производительность. 1
• Важность для обучения сложных моделей. 1 Например, нейронных сетей, которые лежат в основе многих современных приложений ИИ. 1 Такие модели часто имеют миллионы или даже миллиарды параметров, требующих оптимизации. 1
• Возможность справляться с задачами, несмотря на сложность функций в нейросетях. 4 Учёные показали, что большая часть локальных минимумов функций потерь, используемых в нейросетях, располагается близко к глобальному минимуму. 4 Это позволяет натренированным при помощи градиентного спуска нейросетям справляться с задачами достаточно эффективно. 4