<prompt> Algorithm ya nyuma inatumikaje katika ujifunzaji wa kina?  <response>: Katika kujifunza kwa kina, algoriti ya uenezaji nyuma hutumika kufunza mitandao ya neural kwa kukokotoa vyema kipenyo cha kitendakazi cha kupoteza kwa heshima na uzani wa mtandao. Algorithm ya uenezi wa nyuma ina hatua mbili kuu: kupita mbele na kupita nyuma. Katika kupita mbele, data ya pembejeo hupitishwa kupitia mtandao ili kuzalisha pato, ambayo inalinganishwa na pato linalohitajika ili kuhesabu hasara. Katika kupita nyuma, hitilafu huenezwa nyuma kupitia mtandao, kuanzia safu ya pato na kuelekea safu ya pembejeo. Hitilafu hutumiwa kuhesabu gradients ya hasara kwa heshima na kila uzito katika mtandao. Gradients huhesabiwa kwa kutumia kanuni ya mnyororo wa calculus kwenye grafu ya hesabu ya mtandao. Pindi tu viwango vya juu vinapokokotolewa, vinaweza kutumiwa kusasisha uzani kwenye mtandao kupitia kanuni ya uboreshaji kama vile mteremko wa gradient stochastic. Vipimo vinasasishwa kwa njia ambayo utendaji wa upotezaji unapunguzwa, kuwezesha mtandao wa neva kujifunza kutokana na makosa yake. Kanuni ya uenezaji nyuma ni zana yenye nguvu katika ujifunzaji wa kina, kwani huwezesha mitandao mikubwa ya neva kupata mafunzo kwa ufanisi. Imekuwa mbinu ya kawaida ya kufunza mitandao ya neva, na imekuwa ikitumika sana katika matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na utambuzi wa picha, utambuzi wa usemi, usindikaji wa lugha asilia na zaidi. 