La técnica del descenso del gradiente es un algoritmo matemático utilizado en el aprendizaje automático para optimizar la función objetivo. La idea detrás del descenso del gradiente es encontrar los valores de los parámetros de una función que minimicen el error o la función de costo.

Imagina que tienes una montaña y quieres encontrar el punto más bajo en la superficie. El descenso del gradiente funcionaría de la siguiente manera: empezarías en un punto aleatorio en la montaña, luego mirarías a tu alrededor para ver en qué dirección hay una pendiente descendente más empinada y caminarías en esa dirección. Luego, volverías a mirar a tu alrededor, encontrarías la nueva dirección con la pendiente descendente más empinada y caminarías en esa dirección nuevamente. Repetirías este proceso hasta que encuentres el punto más bajo en la montaña.

En el aprendizaje automático, la montaña representa la función objetivo y el punto más bajo representa la solución óptima. Los parámetros de la función objetivo se ajustan en cada iteración del algoritmo, caminando hacia el punto óptimo en pequeños pasos basados en la dirección del gradiente (es decir, la dirección de la pendiente más empinada). Este proceso se repite hasta que se alcanza un mínimo local o global (el punto más bajo en la montaña).
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