ग्रेडियन्ट डिसेंट का परिचय

• मुख्य विषय: ग्रेडियन्ट डिसेंट, कॉस्ट फंक्शन, लर्निंग रेट, और मीन स्क्वेयर एरर।
• उद्देश्य: ग्रेडियन्ट डिसेंट को समझना और Python में इसे इम्प्लिमेंट करना।
• मशीन लर्निंग में मैथमेटिक्स की भूमिका को सरलीकृत करना।

मुख्य अवधारणाएँ

1. मशीन लर्निंग में गणित का महत्व

• मशीन लर्निंग में मैथमेटिक्स का उपयोग API में छिपा होता है।
• गणित का ज्ञान मॉडल चयन और पैरामीटर ट्यूनिंग में मदद करता है।

2. ग्रेडियन्ट डिसेंट की अवधारणा

• कोस्ट फंक्शन: बेसिकली मीन स्क्वेयर एरर (MSE) का उपयोग होता है।
• मीन स्क्वेयर एरर (MSE):
  • अंतर निकालना: प्रत्येक y के वास्तविक मान और भविष्यवाणी की गई y के बीच का अंतर।
  • स्क्वायर करके जोड़ना और औसत निकालना।

3. गणितीय व्याख्या

• पार्शल डेरिवेटिव: डेरिवेटिव का उपयोग स्लोप को मापने के लिए।
• गणितीय फॉर्मूला: डेरिवेटिव्स के माध्यम से स्लोप की गणना।
• लर्निंग रेट: स्टेप साइज़ को कंट्रोल करता है।

कोड इम्प्लिमेंटेशन

• इंप्रोवाइज्ड कोड:
  • Python में gradient descent का कोड।
  • PiCharm IDE का उपयोग।
• इटरेशन: 10 से शुरू करते हुए 1000 तक बढ़ाना।
• लर्निंग रेट: 0.01 से 0.05 तक ट्राई किया गया।
• स्टॉपिंग क्रीटिरिया: कॉस्ट रिडक्शन के आधार पर।

एक्सरसाइज

• छात्रों के गणित और कंप्यूटर विज्ञान के स्कोर का प्रयोग।
• ग्रेडियन्ट डिसेंट का उपयोग करके कोरिलेशन निकालना।
• टॉलरेंस लेवल: 1e-20 का उपयोग करके लूप को ब्रेक करना।

निष्कर्ष

• अभ्यास और आत्मनिरीक्षण करें।
• अगली कक्षा में मॉडल सेविंग की विधि सीखेंगे।

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अतिरिक्त सामग्री: कोड और जुपिटर नोटबुक की लिंक वीडियो विवरण में उपलब्ध हैं।