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What is the gradient descent algorithm?<end_of_turn>
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Wenn wir eine multivariable Funktion f haben: R^k -> R (das heißt, sie nimmt k Variablen an und gibt eine reelle Zahl zurück), ist der Gradient dieser Funktion ein Vektor von k Komponenten, wobei jede Komponente die Ableitung von f nach dieser Funktion angibt zu dieser Variablen. Dieser Vektor gibt die Richtung des größten Anstiegs in Bezug auf die gegebene Position an. Der Gradientenabstiegsalgorithmus besteht darin, in die entgegengesetzte Richtung zu der durch den Gradienten angegebenen Richtung abzusteigen. Schließlich wird ein Punkt nahe einem lokalen Minimum erreicht. Wenn die Funktion f konvex ist, erreichen wir die Nähe des globalen Minimalpunkts. Dieser Algorithmus ist im Bereich des maschinellen Lernens sehr wichtig, da er zum Trainieren überwachter Modelle durch Minimierung von Fehlerfunktionen verwendet wird.<end_of_turn><eos>