Descripción: El gradiente estocástico es un método de optimización utilizado en el campo del aprendizaje automático. Este enfoque se basa en la idea de que, en lugar de calcular el gradiente de la función de pérdida utilizando todo el conjunto de datos, se selecciona un subconjunto aleatorio de datos para realizar este cálculo. Esto permite que el proceso de optimización sea más eficiente y rápido, ya que reduce la cantidad de datos que deben procesarse en cada iteración. El uso de un subconjunto aleatorio también introduce variabilidad en el proceso de optimización, lo que puede ayudar a evitar caer en mínimos locales y mejorar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. El gradiente estocástico se utiliza comúnmente en algoritmos de aprendizaje que requieren la optimización de parámetros de modelos. Este método es especialmente útil en entornos donde los datos son abundantes y el costo computacional de procesar todos los datos es prohibitivo. En resumen, el gradiente estocástico es una técnica fundamental que permite optimizar modelos de aprendizaje de manera más eficiente, facilitando el aprendizaje en situaciones complejas y dinámicas.
