Итеративный процесс минимизации функции потерь с помощью оптимизатора называется обучением модели. В машинном обучении мы стремимся создать модель, которая будет хорошо обобщать данные, а для этого необходимо минимизировать ошибку, которая измеряется с помощью функции потерь.

Давайте рассмотрим шаги, которые обычно включены в этот процесс:

1. Определение функции потерь: Это первый шаг, где мы выбираем функцию потерь, которая будет измерять, насколько хорошо модель предсказывает результаты. Например, для задач регрессии часто используется среднеквадратичная ошибка, а для задач классификации - кросс-энтропия.
2. Инициализация параметров модели: Перед началом обучения необходимо задать начальные значения параметров модели, таких как веса и смещения. Эти значения могут быть выбраны случайным образом или инициализированы нулями.
3. Обучение модели: На этом этапе мы применяем оптимизатор, который будет обновлять параметры модели на основе градиента функции потерь. Обычно используется метод градиентного спуска или его варианты, такие как Adam или RMSprop.
4. Вычисление градиента: Для обновления параметров модели необходимо вычислить градиент функции потерь по отношению к параметрам. Градиент показывает направление, в котором необходимо изменять параметры, чтобы уменьшить ошибку.
5. Обновление параметров: На основе вычисленного градиента и скорости обучения (learning rate) параметры модели обновляются. Это делается с помощью формулы: новые параметры = старые параметры - скорость обучения * градиент.
6. Повторение процесса: Шаги 4 и 5 повторяются итеративно до тех пор, пока функция потерь не достигнет приемлемого значения или пока не будет достигнуто максимальное количество итераций.

Таким образом, итеративный процесс минимизации функции потерь с помощью оптимизатора является ключевым элементом в обучении моделей машинного обучения. Он позволяет нам находить оптимальные параметры, которые минимизируют ошибку и улучшают качество предсказаний модели.