解释梯度下降和遗传算法之间的区别。
梯度下降和遗传算法都是用于得出问题最佳解决方案的优化技术。梯度下降是一种迭代优化技术，它沿给定函数的最大斜率方向移动。它是一种单步优化技术，用于监督学习问题。

遗传算法是一种搜索算法，它使用进化原理（包括选择、变异和重组）来进化问题的解决方案。这是一种多步优化技术，可用于监督和非监督学习问题。它使用基于随机生成规则的一组解决方案来搜索最佳解决方案。遗传算法评估种群中的每个解，然后选择哪些应该进入下一代。