Студент бажає використати градієнтний спуск для підбору прямої до набору даних, що відображає роки досвіду проти зарплати (у тисячах). Мета — знайти найкращу пряму, коригуючи нахил ($m$) та зсув ($b$) за допомогою ітеративних оновлень.

Потрібно мінімізувати функцію втрат:

Правила оновлення градієнтного спуску:

Де:

• $\alpha$ — швидкість навчання (розмір кроку);
• $\frac{\raisebox{1pt}{$\partial J$}}{\raisebox{-1pt}{$\partial m$}}$ — частинна похідна функції втрат за $m$;
• $\frac{\raisebox{1pt}{$\partial J$}}{\raisebox{-1pt}{$\partial b$}}$ — частинна похідна функції втрат за $b$.

Ваше завдання:

1. Завершити Python-код нижче для реалізації кроків градієнтного спуску.
2. Заповнити відсутні вирази, використовуючи базові операції Python.
3. Відстежувати, як змінюються m та b під час виконання алгоритму.