Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Gradient Descent
Gradient Descent
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Gradient descent, model hatasını azaltmak için parametreleri kayıp fonksiyonunun eğimine göre küçük adımlarla güncelleyen optimizasyondur.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiGradient descent, kayıp fonksiyonunun parametrelere göre eğimini hesaplayarak hatayı azaltacak yöne hareket eder. Tüm veriyle yapılan batch, küçük parçalarla yapılan mini-batch ve tek örnekli varyantların hız ve kararlılık dengeleri farklıdır. Öğrenme oranı çok yüksekse eğitim sıçrayabilir, çok düşükse gereğinden uzun sürebilir. Ölçekleme, uygun optimizer, düzenlileştirme ve doğrulama eğrileri ayarın izlenmesine yardımcı olur.
Çalışma mantığı: Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır ve ağırlıklar seçilen öğrenme oranıyla ters yönde güncellenir. Mini-batch, momentum ve adaptif optimizerlar gürültü ile kararlılık arasında denge kurar.
Kullanım alanları: Sinir ağı, lojistik regresyon, görüntü, dil ve tahmin modellerinin büyük bölümünü eğitmede kullanılır.
Sınırlılıklar: Kötü ölçeklenmiş veri, yanlış öğrenme oranı, doymuş aktivasyon ve gürültülü kayıp eğitim kararlılığını bozabilir; doğrulama eğrileri izlenmelidir.
Çalışma mantığı: Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır ve ağırlıklar seçilen öğrenme oranıyla ters yönde güncellenir. Mini-batch, momentum ve adaptif optimizerlar gürültü ile kararlılık arasında denge kurar.
Kullanım alanları: Sinir ağı, lojistik regresyon, görüntü, dil ve tahmin modellerinin büyük bölümünü eğitmede kullanılır.
Sınırlılıklar: Kötü ölçeklenmiş veri, yanlış öğrenme oranı, doymuş aktivasyon ve gürültülü kayıp eğitim kararlılığını bozabilir; doğrulama eğrileri izlenmelidir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaSinir ağlarının eğitiminde kullanılan temel optimizasyon algoritmasıdır. Kayıp fonksiyonunu minimize etmek için parametreleri iteratif olarak günceller.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoEğitim algoritması, kayıp değerini azaltmak için model ağırlıklarını gradyanın ters yönünde günceller. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.