Introducción a las redes neuronales - El ejemplo más sencillo de descenso por gradiente

El descenso por gradiente es un algoritmo de optimización que se utiliza para encontrar el valor mínimo de una función de manera iterativa. Partiendo de un punto inicial, el algoritmo realiza pasos sucesivos en la dirección opuesta al gradiente (o derivada) de la función en ese punto, ya que esta dirección es la que indica el mayor descenso. La magnitud de cada paso está determinada por un parámetro denominado tasa de aprendizaje. A través de iteraciones sucesivas, el algoritmo busca converger hacia el mínimo global de la función, aunque en práctica puede encontrar un mínimo local, especialmente en funciones no convexas. El descenso por gradiente es fundamental en el campo del aprendizaje automático, particularmente en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, donde se utiliza para minimizar una función de costo que mide el error entre las predicciones del modelo y los datos reales. jivg.org