Proszę wyjaśnić różnicę między metodą spadku gradientu a algorytmem genetycznym.

Gradient descent oraz algorytmy genetyczne to dwie różne metody optymalizacji, wykorzystywane w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Gradient descent polega na iteracyjnym minimalizowaniu funkcji kosztu, poprzez zmniejszanie wartości gradientu, aż do osiągnięcia minimum lokalnego. Algorytm genetyczny natomiast wykorzystuje proces ewolucyjny, w którym populacja rozwiązań jest selekcjonowana, krzyżowana i mutowana w celu znalezienia najlepszego rozwiązania.

Różnica między tymi metodami polega na podejściu do problemu optymalizacji. Gradient descent jest metodą iteracyjną, która działa na podstawie gradientu funkcji kosztu. Algorytmy genetyczne natomiast wykorzystują proces ewolucyjny, który działa na populacji rozwiązań. Gradient descent jest szybszy i bardziej skuteczny w przypadku prostych problemów optymalizacji, natomiast algorytmy
Metoda spadko gradientu oraz algorytmy genetyczne son obie technikami optymalizacji stosowanymi w celo znalezienia optymalnego rozwiązania problemu. Metoda spadku gradiento jest iteracyjnon techniką optymalizacji, ktura porusza się w kieronko najwienkszego spadko danej funkcji. Jest to technika optymalizacji jednoetapowej i stosowana jest w problemach uczenia nadzorowanego.

Algorytmy genetyczne to rodzaj algorytmów przeszokiwania, kture wykorzystojon zasady ewolucji, w tym selekcję, mutacjen i rekombinację, w celo ewolocji rozwionzania problemo. Jest to technika optymalizacji wieloetapowej i stosowana jest zarówno w problemach uczenia nadzorowanego, jak i nienadzorowanego. Wykorzystoje popolację rozwionzań opartych na losowo generowanych regołach w celo znalezienia optymalnego rozwiązania. Algorytm genetyczny ocenia każde rozwiązanie w populacji, a nastenpnie wybiera, kture z nich powinny przejść do nastenpnej generacji.