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Der Gradientenabstieg ist ein grundlegender Optimierungsalgorithmus, der in Machine Learning und Deep Learning weit verbreitet ist, um Kosten- oder Verlustfunktionen durch iterative Anpassung der Modellparameter zu minimieren. Er ist entscheidend für die Optimierung von Modellen wie neuronalen Netzen und wird in Formen wie Batch-, Stochastischem- und Mini-Batch-Gradientenabstieg implementiert.
Heuristiken bieten im Bereich der KI schnelle, zufriedenstellende Lösungen, indem sie Erfahrungswissen und Faustregeln nutzen, komplexe Suchprobleme vereinfachen und Algorithmen wie A* und Hill Climbing gezielt auf erfolgversprechende Pfade lenken, um die Effizienz zu steigern.
SciPy ist eine leistungsstarke Open-Source-Python-Bibliothek für wissenschaftliches und technisches Rechnen. Aufbauend auf NumPy bietet sie fortgeschrittene mathematische Algorithmen, Optimierung, Integration, Datenmanipulation, Visualisierung und Interoperabilität mit Bibliotheken wie Matplotlib und Pandas und ist damit unverzichtbar für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse.
