Métodos de Gradiente

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refieren a un conjunto de algoritmos de optimización utilizados para ajustar parámetros de un modelo con el fin de minimizar una función de pérdida o error.

Estos métodos se basan en el cálculo del gradiente, que es un vector que señala la dirección de mayor incremento de una función, y permiten identificar en qué dirección ajustar los parámetros para reducir el error.

El enfoque más común dentro de estos métodos es el descenso del gradiente, donde se ajustan iterativamente los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente con un paso determinado por la tasa de aprendizaje.

Existen variantes como el Descenso de Gradiente Estocástico (SGD), que utiliza una única muestra aleatoria en lugar de todo el conjunto de datos, y optimizaciones más avanzadas como Adam, RMSprop o Adagrad, que ajustan dinámicamente la tasa de aprendizaje para mejorar la convergencia.

Son fundamentales en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, redes neuronales y cualquier técnica que requiera ajustes paramétricos para reducir errores y mejorar el rendimiento predictivo.