Gradiente de Descenso

Método iterativo de optimización utilizado para minimizar funciones de costo ajustando los parámetros de un modelo.

Consiste en calcular el gradiente de la función de costo respecto a los parámetros, lo que indica la dirección y magnitud de las modificaciones necesarias.

El modelo ajusta los parámetros en pequeñas etapas, conocidas como pasos, moviéndose en la dirección opuesta al gradiente para reducir el error.

La tasa de aprendizaje, o learning rate, define el tamaño de los pasos y afecta la velocidad y precisión del proceso de optimización.

Es ampliamente utilizado en el entrenamiento de redes neuronales y otros modelos de machine learning para encontrar configuraciones óptimas.

Existen variantes, como gradiente de descenso estocástico (SGD) y métodos adaptativos (Adam o RMSprop), que ajustan el funcionamiento según el problema específico.