В чем заключаются преимущества стохастических алгоритмов для машинного обучения?

Некоторые преимущества стохастических алгоритмов для машинного обучения:

• Адаптация к изменяющимся условиям. 4 Стохастические подходы позволяют лучше приспосабливаться к зашумленным данным и изменяющимся условиям. 4
• Эффективная обработка крупномасштабных наборов данных. 4 Например, стохастический градиентный спуск (SGD) использует только подмножество данных, что снижает вычислительную нагрузку. 3
• Более быстрая сходимость. 3 Случайность, введённая стохастическими алгоритмами, помогает процессу оптимизации избежать локальных минимумов и седловых точек. 3
• Эффект регуляризации. 3 Собственный шум в оценках градиента действует как форма неявной регуляризации. 3
• Масштабируемость. 3 Стохастические алгоритмы, например SGD, важны для обучения моделей, которые требуют больших объёмов данных и вычислительных ресурсов. 3

Однако у стохастических подходов есть и недостатки: они могут иметь проблемы со сходимостью и требовать тщательной настройки гиперпараметров. 4