Qué es el Descenso del Gradiente

El Descenso del Gradiente es un algoritmo de optimización ampliamente utilizado en aprendizaje automático y estadística. Su principal objetivo es minimizar una función de manera iterativa, como una función de costo o de pérdida.

La idea central del Descenso del Gradiente es calcular el gradiente de la función en un punto dado, lo que indica la dirección de descenso más pronunciada. Actualizando los parámetros en esta dirección, el algoritmo se aproxima gradualmente a la solución óptima.

En escenarios típicos, el Descenso del Gradiente se emplea en diversas aplicaciones, incluyendo aprendizaje profundo, regresión lineal y regresión logística. Con el auge de los grandes datos y las capacidades computacionales, se han introducido variantes del Descenso del Gradiente, como el Descenso del Gradiente Estocástico, el Descenso del Gradiente por Mini-Lotes y el Momento, para mejorar la eficiencia y la velocidad de convergencia.

De cara al futuro, es probable que el Descenso del Gradiente siga evolucionando, integrando otras técnicas de optimización para abordar problemas más complejos. Sin embargo, a pesar de su efectividad, tiene algunas desventajas, como la posibilidad de quedar atrapado en mínimos locales y la sensibilidad a la tasa de aprendizaje, por lo que se requieren ajustes y elecciones cuidadosas al aplicar este método.