勾配降下の手法は、関数の最小値を見つけるために自動学習と最適化に使用される方法です。あなたが山を持っていて、あなたが最も低い地点に到達したいと想像してください、勾配降下のテクニックはあなたが基地への最速の道を見つけるのに役立ちます。

勾配降下のテクニックは、ランダムに進む代わりに、各ポイントの山の斜面を使用して、ベースに到達するために移動する方向をより速く決定します。次に、その方向に小さな一歩を踏み出し、その新しいポイントで再び勾配を計算します。山の最下位に達するまでこれを続けます。

数学的な用語では、勾配降下の手法は、関数の勾配（各ポイントの勾配の尺度）を使用して、降下の方向と取るべきステップのサイズを見つけます。このプロセスは、関数の最小に達するまで繰り返し繰り返されます。
La técnica del descenso del gradiente es un método que se utiliza en el aprendizaje automático y la optimización para encontrar el valor mínimo de una función. Imagina que tienes una montaña y quieres llegar al punto más bajo, la técnica del descenso del gradiente te ayudaría a encontrar el camino más rápido hacia la base.

En lugar de ir hacia abajo de forma aleatoria, la técnica del descenso del gradiente utiliza la pendiente de la montaña en cada punto para determinar la dirección en la que debes moverte para alcanzar la base más rápido. Entonces, tomas un pequeño paso hacia abajo en esa dirección y vuelves a calcular la pendiente en ese nuevo punto. Sigues haciendo esto hasta que llegues al punto más bajo de la montaña.

En términos matemáticos, la técnica del descenso del gradiente utiliza el gradiente de una función (que es una medida de la pendiente en cada punto) para encontrar la dirección del descenso y el tamaño del paso que debes dar. Este proceso se repite iterativamente hasta que se alcanza el mínimo de la función.