Встречается на собеседованиях • сегодня

Что такое градиент

Градиент — это вектор частных производных функции по всем её параметрам. Он показывает направление наискорейшего роста функции. В машинном обучении градиент используется в оптимизации (например, в градиентном спуске) для обновления весов модели в направлении, противоположном градиенту, чтобы минимизировать функцию потерь.

Пример вычисления градиента для MSE:

python
import numpy as np

def mse_loss(y_true, y_pred):
    return np.mean((y_true - y_pred)**2)

def gradient_mse(y_true, y_pred, X):
    return -2 * np.dot(X.T, (y_true - y_pred)) / len(y_true)

# Пример данных
X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y_true = np.array([3, 5])
y_pred = np.array([2.5, 4.5])

grad = gradient_mse(y_true, y_pred, X)
print(grad)  # Вектор градиента
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы