Gradient Descent
El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización que busca minimizar la función de pérdida de un modelo ajustando sus parámetros de forma iterativa. Para ello, calcula el gradiente de la pérdida respecto a los parámetros y los actualiza en la dirección contraria, reduciendo progresivamente el error.
Contexto
Aunque el concepto matemático se remonta al siglo XIX (Cauchy, 1847), su uso en inteligencia artificial se consolidó con la retropropagación en redes neuronales en los años 80. Desde entonces, se ha convertido en un pilar de casi todos los métodos modernos de aprendizaje automático.
Variantes
- Batch Gradient Descent: usa todo el conjunto de datos para actualizar parámetros.
- Stochastic Gradient Descent (SGD): actualiza con cada muestra, introduciendo aleatoriedad útil.
- Mini-Batch Gradient Descent: equilibrio entre velocidad y estabilidad.
Ejemplos de aplicación
- Entrenamiento de CNN para reconocimiento de imágenes.
- Modelos de lenguaje natural como BERT o GPT.
- Problemas de regresión en economía y finanzas.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Sencillo y efectivo para muchos modelos.
- ✅ Base de las técnicas modernas de deep learning.
- ❌ Requiere ajustar cuidadosamente la tasa de aprendizaje.
- ❌ Puede estancarse en mínimos locales o converger lentamente.
La descendencia de gradiente es el motor silencioso detrás de la mayoría de los modelos de aprendizaje profundo. Aunque su definición matemática es sencilla, su impacto ha sido enorme: sin este método iterativo sería prácticamente imposible entrenar redes con millones de parámetros.
En la práctica, existen múltiples extensiones que hacen el algoritmo más eficiente. Los métodos con momento permiten que el descenso acumule “impulso” y no se quede atrapado en pequeños mínimos locales. Los optimizadores adaptativos como Adam o RMSProp ajustan de manera automática las tasas de aprendizaje, lo que resulta crucial en problemas de gran escala.
No obstante, la descendencia de gradiente también enfrenta desafíos. En funciones con mesetas o regiones mal condicionadas, el progreso puede volverse extremadamente lento. Por eso se emplean estrategias como los ciclos de tasa de aprendizaje o la combinación con técnicas de regularización para estabilizar el proceso. En definitiva, aunque imperfecto, sigue siendo el estándar sobre el cual se apoyan casi todos los avances actuales en IA.
📚 Referencias
- Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning.
- Optimización mediante descenso de gradiente en IA, Innovatiana
