<prompt> Eleza jinsi dhana ya kasi ya ujifunzaji inavyotumika katika kujifunza kwa mashine.  <response>: Katika kujifunza kwa mashine, kiwango cha kujifunza ni hyperparameta ambayo huamua ukubwa wa hatua iliyochukuliwa na kanuni ya uboreshaji wakati wa mafunzo ya kurudia ili kupunguza utendaji wa upotezaji. Kiwango cha kujifunza kina jukumu muhimu katika kudhibiti jinsi muundo wa mtandao wa neva hujifunza kwa haraka au polepole kutoka kwa data ya mafunzo. Wakati kiwango cha ujifunzaji kimewekwa juu sana, modeli huelekea kuzidi kiwango cha chini cha kazi ya upotezaji, na inaweza hata kutofautiana, ikimaanisha kuwa mfano utashindwa kujifunza kutoka kwa data ya mafunzo. Kwa upande mwingine uliokithiri, wakati kiwango cha kujifunza kimewekwa chini sana, mchakato wa uboreshaji huchukua hatua ndogo kuelekea kiwango cha chini cha utendaji wa upotezaji, na kusababisha muunganisho polepole na muda mrefu wa mafunzo. Kiwango cha kujifunza ambacho ni sawa kitaruhusu kanuni ya uboreshaji kuungana kwa haraka hadi kiwango cha chini cha utendaji wa upotezaji, na kusababisha muundo ambao unaweza kujifunza kwa usahihi kutoka kwa data ya mafunzo. Kuna mbinu kadhaa za kuchagua kiwango kinachofaa cha ujifunzaji, ikiwa ni pamoja na ratiba za viwango vya ujifunzaji vinavyoruhusu kiwango cha kujifunza kutofautiana wakati wa mafunzo au kutumia kanuni za viwango vya kujifunza vinavyobadilika, kama vile Adagrad au Adam, ambayo hurekebisha kiotomatiki kiwango cha kujifunza wakati wa mafunzo kulingana na maelezo ya daraja. . Kwa muhtasari, kiwango cha ujifunzaji ni kigezo muhimu sana katika kujifunza kwa mashine ambacho hudhibiti kiwango ambacho modeli hujifunza kutoka kwa data ya mafunzo. Kuchagua kiwango sahihi cha kujifunza kunaweza kusababisha muunganisho wa haraka na utendakazi bora wa muundo wa kujifunza kwa mashine. 