Definición
El Descenso de Gradiente (Gradient Descent) es un algoritmo de optimización fundamental que se emplea para minimizar la función de error (o 'Loss Function') de un modelo. Lo logra ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección de mayor descenso, es decir, hacia donde el error disminuye más rápidamente.Explicación
Este algoritmo calcula el gradiente (la derivada matemática) de la función de error con respecto a los pesos actuales de la red neuronal. Posteriormente, los pesos se ajustan en la dirección opuesta al gradiente, con el objetivo de aproximarse al mínimo global o local de la función de error. La magnitud de cada paso de ajuste está determinada por la tasa de aprendizaje (Learning Rate).En el ámbito del SaaS y el Deep Learning, el Descenso de Gradiente es el caballo de batalla matemático que impulsa el entrenamiento de prácticamente todos los modelos de inteligencia artificial. Sin este método de optimización tan eficiente, el entrenamiento de modelos complejos para tareas como el análisis de CRM, la previsión de ventas o el procesamiento del lenguaje natural sería inviable en plazos razonables y con un uso eficiente de los recursos de hardware.