Gradyan İnişi (Gradient Descent)
Bir fonksiyonun yerel minimumunu bulmak için kullanılan iteratif bir optimizasyon algoritmasıdır.
Yapay zeka modellerinin veriden öğrenmesini sağlayan motordur. Öğrenme oranının çok yüksek olması modelin hedefi aşmasına (overshooting) neden olabilir.
graph LR
Center["Gradyan İnişi (Gradient Descent)"]:::main
Rel_backpropagation["backpropagation"]:::related -.-> Center
click Rel_backpropagation "/terms/backpropagation"
Rel_neural_network["neural-network"]:::related -.-> Center
click Rel_neural_network "/terms/neural-network"
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧒 5 yaşındaki gibi açıkla
🌍 Sisli bir dağın tepesinde olduğunuzu ve vadiye inmek istediğinizi hayal edin. Sadece ayağınızın altını görebiliyorsunuz; en dik iniş yönünde bir adım atarsınız. Bu adımları tekrarlayarak en aşağıya ulaşırsınız.
🤓 Expert Deep Dive
Gradyan inişi, parametreleri öğrenme oranı (learning rate) ve gradyanın çarpımı kadar günceller. SGD, Momentum ve Adam gibi varyasyonlar eğitimi hızlandırır.