La descente de gradient est un algorithme d’optimisation fondamental utilisé par la plupart des modèles d’IA pour apprendre à partir de données en minimisant une fonction de perte (loss), qui mesure

La descente de gradient est un algorithme d’optimisation fondamental utilisé par la plupart des modèles d’IA pour apprendre à partir de données en minimisant une fonction de perte (loss), qui mesure l’écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles.

Conceptuellement, on peut voir cette fonction de perte comme un paysage, appelé paysage de perte, composé de montagnes et de vallées, où les sommets représentent une forte erreur et les creux une faible erreur. À chaque point de ce paysage, le gradient, un vecteur de pentes, indique la direction et l’intensité de la plus forte augmentation de l’erreur.

La descente de gradient utilise cette information pour se déplacer dans la direction opposée, vers le bas, en direction d’une vallée où l’erreur est minimale. À chaque étape, le modèle ajuste légèrement ses paramètres internes, les poids et les biais, afin de réduire l’erreur et d’améliorer progressivement ses performances.

Ce processus itératif se poursuit jusqu’à ce que les améliorations deviennent négligeables, autrement dit lorsque la perte varie très peu d’une itération à l’autre.

En résumé, c’est ainsi que la quasi-totalité des modèles d’IA apprennent, en suivant la pente de la fonction de perte pour trouver les paramètres qui produisent les prédictions les plus justes.

🎥 : Welch Labs