В чем заключаются преимущества стохастических алгоритмов для машинного обучения?

Некоторые преимущества стохастических алгоритмов для машинного обучения:

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

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