Expliquez la différence entre la descente de gradient et un algorithme génétique.
 La descente de gradient et les algorithmes génétiques sont tous deux des techniques d'optimisation utilisées pour arriver à une solution optimale à un problème. La descente de gradient est une technique d'optimisation itérative qui se déplace dans le sens de la plus grande pente d'une fonction donnée. Il s'agit d'une technique d'optimisation en une seule étape et est utilisée pour les problèmes d'apprentissage supervisé. \n\nLes algorithmes génétiques sont un type d'algorithme de recherche qui utilise les principes de l'évolution, y compris la sélection, la mutation et la recombinaison, pour faire évoluer une solution à un problème. Il s'agit d'une technique d'optimisation en plusieurs étapes et est utilisée pour les problèmes d'apprentissage supervisés et non supervisés. Il utilise une population de solutions basées sur des règles générées aléatoirement pour rechercher une solution optimale. L'algorithme génétique évalue chaque solution dans la population, puis sélectionne celles qui doivent passer à la génération suivante.