解释梯度下降和遗传算法之间的区别。
梯度下降和遗传算法都是用于找到问题的最优解的优化技术。梯度下降是一种迭代优化技术，它沿给定函数的最大斜率方向移动。它是一种单步优化技术，用于监督学习问题。

遗传算法是一种搜索算法，它使用进化原理，包括选择、变异和重组，来演化问题的解决方案。这是一种多步优化技术，适用于监督学习和无监督学习问题。它使用基于随机生成规则的解决方案群体来搜索最优解。遗传算法评估群体中的每个解决方案，然后选择哪些解决方案应该进入下一代。