<prompt> Fakkeenya algoritmiin gadi buiinsa giraadiyeentii istookaastikii naaf kenni.nan  <response>: Stochastic gradient descent SGD algorithm optimization kan gatii xiqqaa faankishinii baasii argachuuf irra deddeebiin parameetaroota moodeelichaa fooyyessuudha. Fakkeenyi SGD fayyadamuu sararaawaa rigreesshiniif kunooti: Mee kuusaa deetaa ilaalcha n fi moodeela sararaawaa y b0 b1x kan b0 fi b1 koofiishinoota tilmaamu barbaannu taan qabna haa jennu. 1. Koofiishinoota b0 fi b1 gatiiwwan tasaa wajjin jalqabi. 2. Saffisa barumsaa, alfaa, kan guddina tarkaanfii tokkoon tokkoo fooyyaiinsaa murteessu filadhu. 3. Tokkoon tokkoon epookiitiif guutumaan guututti daataa keessa darbuu: a. Daataa jijjiiruu. b. i daangaan keessa jiruuf: i. Tuuta leenjii irraa qabxii deetaa tokko xi, yi filadhu. ii. Gatii ammaa b0 fi b1 fayyadamuun tilmaama godhi: y_pred b0 b1xi iii. Dogoggora shallagi: dogongora y_pred - yi iv. Koofiishinoota haaromsi: - b0 b0 - alfaa dogongora - b1 b1 - alfaa dogongora xi 4. Lakkoofsa epookii murtaaeef ykn hanga dogongorri walitti dhufutti tarkaanfii 3 irra deebii. Fakkeenya kana keessatti, koofiishinoonni tokkoon tokkoon qabxii deetaatiif kan fooyyaan yoo tau, kunis adeemsa fooyyaiinsaa sagalee guddaa kan qabu taasisa garuu xiqqaa naannoo keessatti akka hin qabamne gargaara. Sadarkaan barumsaa guddina tarkaanfiiwwan gara xiqqaatti fudhataman toata. Saffisni barumsaa xiqqaan walitti dhufeenya suuta jedhu kan fidu yoo tau, saffisi barumsaa guddaan ammoo algoritmiin akka addaan bahu gochuu dandaa. 