Descenso gradual

El descenso gradual es un enfoque algorítmico iterativo utilizado en el aprendizaje automático para minimizar una función objetivo o de coste. Se utiliza para optimizar los parámetros de un modelo, como en la Regresión por Descenso Gradiente, para alcanzar un punto máximo o mínimo con respecto al conjunto de parámetros. En otras palabras, el objetivo es encontrar los parámetros que minimizan la función de coste.

El Descenso Gradiente funciona calculando el gradiente de una función en cada punto y ajustando los parámetros en consecuencia. El gradiente es la derivada de la función de coste con respecto al parámetro. Si la derivada tiene un valor negativo, el parámetro óptimo es decreciente. Lo contrario ocurre cuando la derivada tiene un valor positivo. A medida que el algoritmo sigue el gradiente descendente, llega a un punto en el que el gradiente es cero. En ese punto, los parámetros habrán alcanzado su punto mínimo local.

En general, el Descenso Gradiente es un enfoque muy adecuado para optimizar funciones no lineales. Funciona tanto con conjuntos de datos pequeños como con grandes conjuntos de datos complejos. También es fácil de aplicar porque sigue un planteamiento matemático sencillo.

Una parte importante del algoritmo de Descenso Gradiente es la tasa de aprendizaje. Este parámetro determina la rapidez con la que el algoritmo ajustará los parámetros. Una tasa de aprendizaje más alta puede hacer que el algoritmo diverja u oscile en lugar de converger al punto mínimo local. Por lo tanto, seleccionar una tasa de aprendizaje adecuada es una parte importante del proceso de optimización por Descenso Gradiente.

El Descenso Gradiente se utiliza ampliamente en aplicaciones de Aprendizaje Automático como las Redes Neuronales o las Máquinas de Vectores Soporte. También se utiliza en otros campos como los motores de búsqueda o el procesamiento del lenguaje natural.