Gradiente

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, representa la medida de cambio de una función en relación con sus variables de entrada y proporciona la dirección y magnitud de este cambio.

Es utilizado en algoritmos de optimización para ajustar los parámetros de un modelo, especialmente en métodos como el descenso del gradiente.

Ayuda a minimizar los errores en el proceso de entrenamiento al identificar cómo modificar los valores de los parámetros para mejorar la precisión del modelo.

Es un concepto matemático clave para evaluar cómo cada parámetro del modelo afecta la pérdida o error, siendo esencial en tareas como el entrenamiento de redes neuronales.

Se calcula mediante derivadas parciales en funciones multivariables, permitiendo encontrar la pendiente en un punto específico del espacio de parámetros.

Su comprensión es fundamental para avanzar en el desarrollo de modelos más precisos y eficientes en el aprendizaje profundo y el aprendizaje supervisado.