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¿Qué es el algoritmo del descenso del gradiente?<end_of_turn>
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Si nous avons une fonction multivariable f : R^k -> R (c'est-à-dire qu'elle prend k variables et renvoie un réel), le gradient de ladite fonction est un vecteur de k composantes, où chaque composante indique la dérivée de f par rapport à ladite variable. Ce vecteur désigne la direction de plus grande montée par rapport à la position donnée. L'algorithme de descente de gradient consiste à descendre dans le sens opposé à celui indiqué par le gradient. Finalement, un point proche d’un minimum local est atteint. Si la fonction f est convexe alors on atteint le voisinage du point minimum global. Cet algorithme est très important dans le domaine de l’apprentissage automatique, puisqu’il est utilisé pour entraîner des modèles supervisés en minimisant les fonctions d’erreur.<end_of_turn><eos>