Os métodos de otimização baseados em gradiente são comumente usados na otimização para encontrar o valor mínimo (ou máximo) de uma função. Esses métodos dependem do gradiente (ou derivada parcial) da função para atualizar iterativamente os parâmetros até que um mínimo (ou máximo) seja alcançado.
O papel dos métodos de otimização baseados em gradiente é pesquisar eficientemente o espaço de parâmetros e encontrar os valores ótimos que minimizam a função objetivo. Isso é particularmente útil em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, onde o objetivo é minimizar a função de perda que mede a diferença entre os valores previstos e verdadeiros.
Métodos de otimização baseados em gradiente, como Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad e Adam, são amplamente usados em aprendizado profundo para treinar modelos complexos com milhões de parâmetros. Esses métodos atualizam iterativamente os parâmetros com base no gradiente da função de perda em relação a cada parâmetro, até que o modelo convirja para uma perda mínima.
No geral, os métodos de otimização baseados em gradiente desempenham um papel crucial na otimização de funções complexas e na localização de valores ideais para uma variedade de aplicativos, incluindo aprendizado de máquina, engenharia, finanças e muito mais.
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