Практическое применение градиента в современных технологиях машинного обучения заключается в использовании градиентного спуска. 14 Это алгоритм оптимизации, который помогает найти минимум функции ошибки (функции потерь). 1

Градиенты функции потерь помогают найти параметры, или веса модели, которые уменьшают ошибку предсказаний на обучающей выборке. 1 Фактически с помощью градиентного спуска ищут точку, где график ошибки будет минимальным. 1 Параметры этой точки и есть оптимальные коэффициенты для модели. 1

Градиентный спуск применяется в современных ИИ-моделях, включая нейросети и классические алгоритмы машинного обучения. 1 Чаще всего используют усовершенствованные версии алгоритма, которые ускоряют вычисления или повышают их точность. 1 Например:

• Стохастический градиентный спуск — при расчёте весов использует только один из обучающих примеров в выборке. 1
• Мини-батч — в каждой итерации выбирает случайно сформированное небольшое количество обучающих примеров. 1
• Добавление моментума, или импульса — вместо расчёта новых градиентов использует среднее по прошлым градиентам, чтобы стабилизировать и ускорить обучение. 1