<prompt> Nipe mfano wa algoriti ya ukoo wa gradient ya stochastic.  <response>: Mteremko wa daraja la Stochastic SGD ni algoriti ya uboreshaji inayotumika kupata thamani ya chini zaidi ya chaguo la kukokotoa la gharama kwa kusasisha vigezo vya muundo huo mara kwa mara. Huu hapa ni mfano wa kutumia SGD kwa urejeshaji wa mstari: Tuseme tuna seti ya data ya uchunguzi wa n na modeli ya mstari y b0 b1x ambapo b0 na b1 ni coefficients ambayo tunataka kukadiria. 1. Anzisha mgawo b0 na b1 kwa thamani nasibu. 2. Chagua kiwango cha kujifunza, alfa, ambacho huamua ukubwa wa hatua kwa kila sasisho. 3. Kwa kila enzi pitisha data kamili: a. Changanya data. b. Kwa mimi katika safun: i. Chagua nukta moja ya data xi, yi kutoka kwa seti ya mafunzo. ii. Fanya ubashiri kwa kutumia thamani za sasa za b0 na b1: y_pred b0 b1xi iii. Kokotoa hitilafu: kosa y_pred - yi iv. Sasisha mgawo: - b0 b0 - alpha kosa - b1 b1 - alpha hitilafu xi 4. Rudia hatua ya 3 kwa idadi isiyobadilika ya nyakati au hadi hitilafu iungane. Katika mfano huu, coefficients husasishwa kwa kila nukta ya data, ambayo hufanya mchakato wa uboreshaji kuwa na kelele lakini husaidia kuzuia kukwama katika minima ya ndani. Kiwango cha kujifunza hudhibiti ukubwa wa hatua zilizochukuliwa kuelekea kiwango cha chini zaidi. Kiwango kidogo cha ujifunzaji kinaweza kusababisha muunganiko wa polepole, ilhali kiwango kikubwa cha kujifunza kinaweza kusababisha algoriti kutofautiana. 