Heurística del Gradiente

Es un método basado en reglas o estrategias prácticas para optimizar funciones matemáticas en contextos complejos, comúnmente utilizado en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Su enfoque principal radica en ajustar los parámetros del modelo de manera iterativa, buscando minimizar una función de pérdida o maximizar una función objetivo.

Utiliza el cálculo del gradiente, que indica la dirección y magnitud de mayor incremento de la función, para orientar los ajustes.

En el caso de la inteligencia artificial, es esencial para procedimientos como el descenso por gradiente, donde se van afinando las variables hacia un valor óptimo.

Este enfoque no garantiza siempre una solución perfecta, pero en la práctica logra aproximaciones útiles y eficientes, aprovechando el equilibrio entre exactitud y costo computacional.