A descida do gradiente é como um modelo melhora aos pouquinhos, passo a passo, como descer com cuidado uma colina para achar o ponto mais baixo de um vale.
Imagine assim: Imagine que você está de olhos vendados numa colina e quer chegar ao fundo do vale. Você não vê nada, mas sente qual direção desce sob seus pés. Aí você dá um passinho nessa direção, sente de novo, dá outro passinho… Até chegar ao fundo!
Exemplos:
Então? A descida do gradiente é o motor "praticar, ajustar, praticar de novo" que deixa os modelos mais espertos com o tempo, um passinho de cada vez.