تفاوت میان نزول گرادئنت و الگوریتم های ژنتیکی را توضیح دهید.
الگوریتم های گرادینتی و ژنتیکی هر دو الگوریتم بهینه سازی هستند که برای یافتن راه حل مطلوب برای یک مشکل خاص استفاده می شوند. با این حال، آنها در رویکردها و روش های خود متفاوت هستند. گرادینتی یک روش تکراری است که برای یافتن حداقل ارزش یک تابع با انجام گام ها در جهت گرادینتی منفی استفاده می شود. در یادگیری ماشین، گرادینتی برای به حداقل رساندن عملکرد هزینه با تنظیم پارامترهای مدل استفاده می شود. این روش بر محاسبه گرادینت تابع هزینه با توجه به پارامترهای مدل و سپس به روز رسانی پارامترها در جهت مخالف گرادینت تکیه دارد. از سوی دیگر، الگوریتم ژنتیکی یک روش الهام گرفته از فرآیند انتخاب طبیعی است. از جمعیت راه حل های بالقوه یک مشکل شروع می شود و از انتخاب ژنتیکی، نسل متقابل و اپراتورهای یادگیری ژنتیکی برای تکامل جمع بندی جمعیت به سمت یک راه