勾配降下は、関数がより低い値を生成する場所を数値的に推定するアルゴリズムです。
つまり、ローカルが最小限であることがわかりますが、以前に見たようにnabla f =0∇f= 0を確立するときはそうではありません。
ミニシンボルを見つける代わりに、勾配の降下は数字で解に近づきます。

要約すると、勾配の減少は、目的関数を最適化するための反復方法です。目的は、関数を最小限に抑えるパラメーターの値を見つけることです。勾配の減少は、多くの自動学習および深い学習アルゴリズムで使用されます。

簡単な例：

あなたが山にいて、最も低い地点に到達したいと想像してください。勾配降下は、最も急な方向に下り坂を歩くようなものです。
各ステップでは、下り坂になる方向を見下ろして移動します。

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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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