Heurística del Gradiente

Método de optimización utilizado para ajustar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático.

Se fundamenta en la idea de minimizar la función de error del modelo al seguir el gradiente descendente en el espacio de parámetros.

La heurística implica que el procedimiento no garantiza encontrar la solución óptima global, pero busca aproximaciones lo suficientemente eficientes para resolver problemas complejos.

En machine learning, este enfoque guía los algoritmos de aprendizaje mediante actualizaciones iterativas basadas en derivadas parciales de la función objetivo.

Frecuentemente se complementa con técnicas como la selección de tasas de aprendizaje dinámicas o estrategias de regularización para mejorar el rendimiento y la convergencia.