勾配降下の手法を簡単に説明します。
勾配降下の手法は、目的関数を最適化するために自動学習で使用される数学的アルゴリズムです。勾配降下の背後にあるアイデアは、エラーまたはコスト関数を最小限に抑える関数のパラメーターの値を見つけることです。

あなたが山を持っていて、表面上で最も低いポイントを見つけたいと想像してください。勾配の降下は次のように機能します。山のランダムなポイントから始めて、より急な下降傾斜がある方向を見て、その方向に歩いてみます。それから、あなたは再びあなたの周りを見るでしょう、あなたは最も急な下降する斜面で新しい方向を見つけ、再びその方向に歩きます。山の中で最も低い地点が見つかるまで、このプロセスを繰り返します。

自動学習では、山は目的関数を表し、最低点は最適なソリューションを表します。目的関数のパラメーターは、アルゴリズムの各反復で調整され、勾配の方向（つまり、最も急な勾配の方向）に基づいて小さなステップで最適なポイントに向かって歩きます。このプロセスは、ローカルまたはグローバルの最小値に達するまで繰り返されます（山の最低点）。