勾配降下の手法は、目的関数を最適化するために自動学習で使用される数学的アルゴリズムです。勾配降下の背後にあるアイデアは、エラーまたはコスト関数を最小限に抑える関数のパラメーターの値を見つけることです。

あなたが山を持っていて、表面上で最も低いポイントを見つけたいと想像してください。勾配の降下は次のように機能します。山のランダムなポイントから始めて、より急な下降傾斜がある方向を見て、その方向に歩いてみます。それから、あなたは再びあなたの周りを見るでしょう、あなたは最も急な下降する斜面で新しい方向を見つけ、再びその方向に歩きます。山の中で最も低い地点が見つかるまで、このプロセスを繰り返します。

自動学習では、山は目的関数を表し、最低点は最適なソリューションを表します。目的関数のパラメーターは、アルゴリズムの各反復で調整され、勾配の方向（つまり、最も急な勾配の方向）に基づいて小さなステップで最適なポイントに向かって歩きます。このプロセスは、ローカルまたはグローバルの最小値に達するまで繰り返されます（山の最低点）。
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).