Etkileşimli Gradyan İnişi#
Bölüm 1 / Optimizasyon
Doğrunun eğimi ve kesişimi değiştikçe kaybın nasıl cevap verdiğini gör. Buradaki amaç, gradyan inişinin neden rastgele değil de yüzeyin en dik aşağı yönünü takip eden bilinçli bir güncelleme olduğunu hissetmek.
Ne Yap
Eğim ve bias değerleriyle oyna; veri bulutuna yaklaşan doğruların kaybı nasıl düşürdüğünü izle.
Ne Gör
Kayıp azaldıkça doğrunun noktaların ortasından daha dengeli geçtiğini ve optimuma yaklaştığını fark et.
Neden Önemli
Bu sezgi, ilerideki tüm modellerde kullandığımız ağırlık güncelleme mantığının temelini oluşturur.
Bu demo marimo üzerinden gömülü çalışır. Kaydırıcılarla oynadıkça doğrunun veri üzerinde nasıl yer değiştirdiğini canlı olarak görebilirsin.