¿Qué es el algoritmo del descenso del gradiente?
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Si tenemos una función multivariable f: R^k -> R (es decir, que toma k variables y retorna un real), el gradiente de dicha función es un vector de k componentes, donde cada componente dice la derivada de f con respecto a dicha variable. Este vector dice la dirección de mayor ascenso con respecto a la posición dada.
El algoritmo del descenso del gradiente consiste en descender en la dirección opuesta al gradiente. Eventualmente se llega a un punto mínimo local. Si la función f es convexa entonces se llega al punto mínimo global.
Este algoritmo es muy importante en el campo de Machine Learning, ya que es utilizado para entrenar modelos supervisados.
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