Шкала "плохого" и "хорошего" в машинном обучении

Если представить себе шкалу от плохого к хорошему как некоторую функцию, то можно представить, что у нас есть целевая функция, которую мы стремимся минимизировать или максимизировать - в зависимости от того, как мы определяем "хорошее".

Векторами в данном случае могут быть значения параметров, которые подбираются и обновляются в процессе обучения модели. Градиенты этой функции отражают, как параметры влияют на ее значение и какие изменения в параметрах приведут к наибольшему уменьшению (или увеличению) функции потерь.

Интересный момент: если мы минимизируем функцию потерь, то градиент будет указывать в направлении уменьшения потерь, то есть в сторону "лучше". Если функцию потерь максимизируем - градиент будет указывать в направлении увеличения функции, то есть "плохого".

Таким образом, градиенты указывают на ту стратегию обновления параметров, которая приближает нас к желаемой шкале от "плохого" к "хорошему".

Когда мы говорим о шкале от плохого к хорошему в контексте машинного обучения, мы обычно имеем в виду оптимизацию целевой функции. Эта функция может иметь множество параметров, которые мы хотим настроить таким образом, чтобы минимизировать ошибку или достичь определенного качества.

Векторы в этом случае могут представлять собой градиенты целевой функции по каждому из параметров. Градиенты указывают направление наискорейшего возрастания функции в данной точке пространства параметров. Таким образом, если мы двигаемся в направлении антиградиента, мы движемся к уменьшению функции потерь (или улучшению качества), следуя по шкале от "плохого" к "хорошему".

Процесс оптимизации в машинном обучении, такой как градиентный спуск, использует эти градиенты для обновления параметров модели, приближаясь к лучшему набору параметров, который минимизирует функцию потерь и улучшает общее качество модели.

Таким образом, использование градиентов помогает нам двигаться вдоль шкалы от "плохого" к "хорошему", улучшая модель и достигая лучших результатов.