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¿Qué es el algoritmo del descenso del gradiente?<end_of_turn>
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Wenn wir eine multivariable Funktion f haben: R^k -> R (das heißt, sie nimmt k Variablen an und gibt eine reelle Zahl zurück), ist der Gradient dieser Funktion ein Vektor von k Komponenten, wobei jede Komponente die Ableitung von f nach dieser Funktion angibt zu dieser Variablen. Dieser Vektor gibt die Richtung des größten Anstiegs in Bezug auf die gegebene Position an.
Der Gradientenabstiegsalgorithmus besteht aus einem Abstieg in die entgegengesetzte Richtung des Gradienten. Schließlich wird ein lokaler Minimalpunkt erreicht. Wenn die Funktion f konvex ist, ist der globale Minimalpunkt erreicht.
Dieser Algorithmus ist im Bereich des maschinellen Lernens sehr wichtig, da er zum Trainieren überwachter Modelle verwendet wird.<end_of_turn><eos>