El descenso de gradiente es un algoritmo que estima numéricamente dónde una función genera sus valores más bajos. 
Eso significa que encuentra mínimos locales, pero no al establecer nabla f = 0 ∇f = 0 como hemos visto antes. 
En lugar de encontrar mínimos manipulando símbolos, el descenso de gradiente aproxima la solución con números.

En resumen, el descenso de gradiente es un método iterativo para optimizar una función objetivo. El objetivo es encontrar los valores de los parámetros que minimizan la función. El descenso de gradiente se utiliza en muchos algoritmos de aprendizaje automático y deep learning.

Un ejemplo sencillo:

Imagina que estás en una montaña y quieres llegar al punto más bajo. El descenso de gradiente es como caminar cuesta abajo en la dirección más empinada. 
En cada paso, miras hacia abajo y te mueves en la dirección que te lleva cuesta abajo más rápido.

¿Te gustaría saber más sobre el tema?
การไล่ระดับลงเป็นอัลกอริธึมที่ประมาณตัวเลขว่าฟังก์ชันสร้างค่าต่ำสุดที่ใด นั่นหมายความว่ามันจะค้นหาค่าต่ำสุดเฉพาะจุด แต่ไม่ใช่โดยการตั้งค่า nabla f = 0 ∇f = 0 อย่างที่เราเคยเห็นมาก่อน แทนที่จะค้นหาค่าต่ำสุดด้วยการปรับเปลี่ยนสัญลักษณ์ การไล่ระดับลงจะประมาณค่าเฉลยด้วยตัวเลข โดยสรุป การไล่ระดับสีเป็นวิธีการวนซ้ำเพื่อปรับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ให้เหมาะสม เป้าหมายคือการค้นหาค่าพารามิเตอร์ที่ย่อฟังก์ชันให้เล็กที่สุด การไล่ระดับสีถูกนำมาใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจำนวนมาก ตัวอย่างง่ายๆ: ลองจินตนาการว่าคุณอยู่บนภูเขาและต้องการไปถึงจุดต่ำสุด การไล่ระดับลงก็เหมือนกับการเดินลงเนินในทิศทางที่ลาดชันที่สุด ในแต่ละก้าว คุณจะมองลงไปและเคลื่อนไปในทิศทางที่จะพาคุณลงเนินเร็วที่สุด คุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้หรือไม่?
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence