Optimización basada en gradientes

Técnica matemática y computacional ampliamente utilizada en inteligencia artificial y aprendizaje automático para ajustar los parámetros de un modelo con el objetivo de minimizar una función de pérdida o maximizar una función objetivo.

Se basa en calcular el gradiente de la función de pérdida con respecto a los parámetros del modelo, lo que indica la dirección de mayor incremento.

Utiliza ese gradiente para realizar ajustes iterativos en los parámetros en la dirección opuesta, reduciendo progresivamente el error del modelo.

Algoritmos como el Descenso del Gradiente Estocástico (SGD) y sus variantes son implementaciones comunes de esta metodología.

Es esencial para entrenar redes neuronales profundas, donde la retropropagación se combina con optimización basada en gradientes para actualizar los pesos.

Puede incluir técnicas avanzadas como tasas de aprendizaje adaptativas, momento e inicialización estratégica para mejorar la convergencia.

Su eficacia depende de la forma de la función de pérdida, el tamaño del gradiente y la configuración de parámetros como la tasa de aprendizaje.

Es propensa a desafíos como mínimos locales, mesetas en la superficie de pérdida y problemas de sobreajuste si no se maneja adecuadamente.

Pese a las limitaciones, sigue siendo un pilar fundamental en el desarrollo y entrenamiento de modelos complejos en el campo del aprendizaje automático moderno.