La discesa del gradiente e gli algoritmi genetici sono entrambe tecniche di ottimizzazione utilizzate per arrivare a una soluzione ottimale a un problema. La discesa del gradiente è una tecnica di ottimizzazione iterativa che si sposta nella direzione della massima pendenza di una data funzione. È una tecnica di ottimizzazione a passo singolo e viene utilizzata per problemi di apprendimento supervisionato. Gli algoritmi genetici sono un tipo di algoritmo di ricerca che utilizza i principi dell'evoluzione, tra cui selezione, mutazione e ricombinazione, per evolvere una soluzione a un problema. Questa è una tecnica di ottimizzazione in più passaggi e viene utilizzata per problemi di apprendimento sia supervisionati che non supervisionati. Utilizza una popolazione di soluzioni basate su regole generate casualmente per cercare una soluzione ottimale. L'algoritmo genetico valuta ogni soluzione nella popolazione e quindi seleziona quali dovrebbero procedere alla generazione successiva.
Spiega la differenza tra la discesa del gradiente e un algoritmo genetico.