Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này giới thiệu về thuật toán Gradient Descent (GD) và các biến thể của nó, một phương pháp quan trọng trong Machine Learning để tìm giá trị nhỏ nhất của một hàm số. Tài liệu này phù hợp cho sinh viên và những người làm trong lĩnh vực học máy, cung cấp cái nhìn tổng quan về lý thuyết và thực hành của GD.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, nhà nghiên cứu và người làm trong lĩnh vực Machine Learning muốn tìm hiểu về thuật toán Gradient Descent và các biến thể của nó.
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này trình bày chi tiết về thuật toán Gradient Descent (GD), một phương pháp tối ưu hóa quan trọng trong Machine Learning. Nội dung bao gồm nhắc lại về giải tích nhiều biến, giới thiệu thuật toán GD, thực hành với Python, Gradient Descent ngẫu nhiên (SGD) và Mini-Batch GD. Tài liệu đi sâu vào các khái niệm như đạo hàm riêng, véc tơ gradient, bài toán cực trị, và tốc độ hội tụ của thuật toán. Các phần thực hành với Python giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách triển khai và ứng dụng GD trong thực tế. Ngoài ra, tài liệu cũng đề cập đến các biến thể của GD như SGD và Mini-Batch GD, cùng với các bài tập và ví dụ minh họa để củng cố kiến thức. Các khái niệm quan trọng như độ học (learning rate), hàm lồi, và ảnh hưởng của các tham số đến tốc độ và độ chính xác của thuật toán cũng được thảo luận chi tiết. Tài liệu cũng cung cấp các bài tập thực hành với thư viện Scikit-learn để người đọc có thể áp dụng kiến thức vào các bài toán thực tế.