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.
El auge de la Inteligencia Artificial (IA) en los negocios está muy de actualidad. Su uso se está extendiendo y está cambiando, incluso, los modelo [...]
Leer más »El software de optimización comercial basado en la inteligencia artificial debe tener feedback de las acciones comerciales llevadas a cabo, de las nu [...]
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 »Las soluciones de inteligencia artificial (IA) son valiosas para reducir las devoluciones de productos. A través del análisis de datos y la toma de [...]
Leer más »
