Gradient Descent es un algoritmo de optimización para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. El descenso de gradiente se usa simplemente en el aprendizaje automático para encontrar los valores de los parámetros de una función (coeficientes) que minimizan una función de costo en la medida de lo posible.
¿Por qué usamos el gradiente descendente en la regresión lineal?
La razón principal por la que se usa el descenso de gradiente para la regresión lineal es la complejidad computacional: es computacionalmente más barato (más rápido) encontrar la solución usando el descenso de gradiente en algunos casos. Aquí, debe calcular la matriz X′X y luego invertirla (vea la nota a continuación). Es un cálculo caro.
¿Por qué se usa el descenso de gradiente en las redes neuronales?
El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización que se usa comúnmente para entrenar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. Los datos de entrenamiento ayudan a estos modelos a aprender con el tiempo, y la función de costo dentro del descenso de gradiente actúa específicamente como un barómetro, midiendo su precisión con cada iteración de actualizaciones de parámetros.
¿Por qué funciona el descenso de gradiente para el aprendizaje profundo?
El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización que se usa para minimizar alguna función moviéndose iterativamente en la dirección del descenso más pronunciado definido por el negativo del gradiente. En el aprendizaje automático, usamos el descenso de gradiente para actualizar los parámetros de nuestro modelo.
¿Dónde se usa el descenso de gradiente?
El descenso de gradiente se usa mejor cuando los parámetros no se pueden calcular analíticamente (por ejemplo, usando álgebra lineal) y deben buscarse mediante un algoritmo de optimización.
