Градиентный спуск на примере одномерного случая ★ 5.000

Градиентный спуск — это метод оптимизации, широко используемый в машинном обучении и математической оптимизации. Он позволяет находить минимум функции, используя итеративный подход, чтобы постепенно улучшать решение. В данном курсе описаны основные идеи дифференцирования одномерной функции, поиска экстремума, сам алгоритм градиентного спуска в одномерном случае, что делает возможным быстрое включение в будущем в многомерный случай.