El descenso de gradiente es cómo un modelo mejora poco a poco, paso a paso, como bajar con cuidado una colina para encontrar el punto más bajo de un valle.
Imagínalo así: Imagina que tienes los ojos vendados en una colina y quieres llegar al fondo del valle. No ves nada, pero notas hacia qué dirección baja el suelo bajo tus pies. Así que das un pequeño paso en esa dirección, vuelves a notar, das otro pequeño paso… ¡hasta llegar al fondo!
Ejemplos:
¿Entonces? El descenso de gradiente es el motor «practicar, ajustar, volver a practicar» que hace más listos a los modelos con el tiempo, un pequeñísimo paso cada vez.