سؤال: لماذا يُستخدم التحسين العشوائي التدرجي (Stochastic Gradient Descent - SGD) بدلاً من الانحدار التدرجي الكلاسيكي (Batch Gradient Descent) في تدريب النماذج؟
جواب: لأن SGD يستخدم عينة صغيرة من البيانات لحساب التدرج، مما يقلل من الحسابات ويجعل التحديثات أسرع وأكثر قدرة على الهروب من الحلول المثلى المحلية، بينما Batch Gradient Descent يحتاج إلى الحساب على كامل البيانات مما يجعله بطيئًا جدًا في النماذج الضخمة.