El descenso del gradiente (gradient descent en inglés) es un algoritmo de optimización utilizado en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para ajustar los parámetros de un modelo con el fin de minimizar la función de coste o pérdida.
El objetivo del descenso del gradiente es encontrar los valores de los parámetros del modelo que minimizan la función de coste, es decir, aquellos que producen las predicciones más precisas. Para ello, el algoritmo utiliza la información proporcionada por el gradiente de la función de coste en cada iteración del proceso de entrenamiento.
En cada iteración, el descenso del gradiente ajusta los valores de los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente de la función de coste, con el fin de disminuir el error de predicción. La tasa de aprendizaje es un hiperparámetro del algoritmo que determina el tamaño del paso en cada iteración, y puede ser ajustado para obtener un equilibrio entre la velocidad de convergencia y la precisión del resultado.
El descenso del gradiente se utiliza en diversos algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como regresión lineal, regresión logística, redes neuronales, entre otros.
Si alguna vez te has preguntado cómo Spotify te recomienda canciones que te gustan o cómo Siri y Alexa pueden entender lo que les dices… la respue [...]
Leer más »Hoy vamos a hablar sobre cómo prever problemas de pagos y prever los problemas en aquellos clientes que actualmente no te lo están dando. En G [...]
Leer más »Muchas veces nos preguntamos dónde se aplica el Big Data y podemos suponer una gran relevancia de Big Data para los negocios. Esto explica el gran in [...]
Leer más »La moda que viene de USA y obligará a incorporar la IA en el proceso Seguramente hace poco tiempo que hemos empezado a escuchar un nuevo concepto en [...]
Leer más »
Aquí puedes editar tus preferencias sobre las cookies de este sitio web.
Las cookies de publicidad se utilizan para ofrecer a los visitantes anuncios y campañas de marketing relevantes. Estas cookies rastrean a los visitantes en todos los sitios web y recopilan información para ofrecer anuncios personalizados.
Las cookies analíticas se utilizan para entender cómo interactúan los visitantes con el sitio web. Estas cookies ayudan a proporcionar información sobre las métricas del número de visitantes, la tasa de rebote, la fuente de tráfico, etc.
Las cookies funcionales ayudan a realizar ciertas funcionalidades como compartir el contenido del sitio web en las plataformas de las redes sociales, recoger opiniones y otras características de terceros.
Las cookies necesarias son absolutamente imprescindibles para que el sitio web funcione correctamente. Estas cookies garantizan las funcionalidades básicas y las características de seguridad del sitio web, de forma anónima.
Otras cookies no categorizadas son aquellas que están siendo analizadas y que aún no han sido clasificadas en una categoría.
