Gradientenabstieg bezeichnet ein grundlegendes Optimierungsverfahren im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Es wird verwendet, um die Parameter von Modellen, insbesondere neuronale Netze, so anzupassen, dass die Differenz zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten minimiert wird. Dieses Verfahren ist zentral für das Training von Algorithmen, da es hilft, die beste Anpassung der Modelle an die Daten zu finden.
Der Gradientenabstieg arbeitet iterativ und nutzt die Ableitung der Fehlerfunktion (Cost Function) in Bezug auf die Modellparameter. Die Ableitung, also der Gradient, zeigt die Richtung, in der die Funktion am steilsten ansteigt. Indem der Algorithmus in die entgegengesetzte Richtung geht, sucht er systematisch nach dem Minimum der Fehlerfunktion. Dieser Prozess wird solange wiederholt, bis das Modell eine ausreichend gute Anpassung erreicht hat oder bis keine weitere Verbesserung mehr möglich ist.
Es gibt verschiedene Varianten des Gradientenabstiegs, wie den Batch-Gradientenabstieg, bei dem alle Trainingsdaten gleichzeitig berücksichtigt werden, oder den stochastischen Gradientenabstieg, der jeweils nur eine zufällig ausgewählte Trainingsdaten verwendet. Letztere Variante ist besonders effizient bei großen Datensätzen und wird häufig in der Praxis eingesetzt.
Der Gradientenabstieg ist ein unverzichtbarer Bestandteil moderner maschineller Lernverfahren und ermöglicht es, komplexe Modelle zu trainieren, die in der Lage sind, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Ohne diesen Algorithmus wären viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise die Bild- oder Spracherkennung, nicht möglich.