 Expliquer le concept de descente de gradient.
La descente de gradient est un algorithme d'optimisation utilisé dans l'apprentissage automatique pour trouver un ensemble de paramètres qui minimise une fonction de coût donnée. Cela fonctionne en faisant à plusieurs reprises de petits pas dans la direction opposée au vecteur de gradient de la fonction de coût, amenant le coût vers un minimum global. L'ampleur des étapes franchies est déterminée par le paramètre de taux d'apprentissage, qui peut être réglé pour des performances optimales. La descente de gradient est utilisée dans de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique et est l'une des techniques clés utilisées dans l'apprentissage en profondeur.