El descenso de gradiente es un algoritmo que estima numéricamente dónde una función genera sus valores más bajos. 
Eso significa que encuentra mínimos locales, pero no al establecer nabla f = 0 ∇f = 0 como hemos visto antes. 
En lugar de encontrar mínimos manipulando símbolos, el descenso de gradiente aproxima la solución con números.

En resumen, el descenso de gradiente es un método iterativo para optimizar una función objetivo. El objetivo es encontrar los valores de los parámetros que minimizan la función. El descenso de gradiente se utiliza en muchos algoritmos de aprendizaje automático y deep learning.

Un ejemplo sencillo:

Imagina que estás en una montaña y quieres llegar al punto más bajo. El descenso de gradiente es como caminar cuesta abajo en la dirección más empinada. 
En cada paso, miras hacia abajo y te mueves en la dirección que te lleva cuesta abajo más rápido.

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