Optimización estocástica (Stochastic Optimization)

Es un enfoque matemático que busca resolver problemas de optimización utilizando métodos probabilísticos o aleatorios.

Se emplea cuando la función objetivo o las restricciones no son fácilmente accesibles, determinísticas o están contaminadas por ruido.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se utiliza ampliamente para entrenar modelos complejos, especialmente cuando los datos son grandes o difíciles de manejar.

Los algoritmos estocásticos, como el descenso de gradiente estocástico (SGD), son herramientas clave para ajustar los parámetros del modelo con mayor eficiencia computacional en comparación con métodos determinísticos.

Además, estos métodos permiten escapar de mínimos locales en funciones no convexas, lo que los hace ideales para redes neuronales profundas y otros modelos de aprendizaje avanzado.