Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 3: Градиентный спуск

Во второй части мы рассмотрели аналитическое решение задачи линейной регрессии и наткнулись на ряд неприятностей — сингулярность, плохая обусловленность, вычислительная сложность и т.д.

Логическим продолжением будет изучение (не побоюсь этого слова) сердца машинного обучения: градиентного спуска.

Читать далее