Descripción: El método Cuasi-Newton es una técnica de optimización que busca encontrar el mínimo de una función mediante la aproximación de la matriz Hessiana, que es fundamental para entender la curvatura de la función en un punto dado. A diferencia de los métodos de Newton tradicionales, que requieren el cálculo exacto de la Hessiana, los métodos Cuasi-Newton utilizan estimaciones que se actualizan iterativamente, lo que reduce significativamente el costo computacional. Este enfoque es especialmente útil en problemas de optimización de alta dimensión, donde calcular la Hessiana puede ser impracticable. Los métodos Cuasi-Newton se implementan en diversos marcos de trabajo para el aprendizaje automático y la optimización, permitiendo a los modelos aprender de manera más eficiente y efectiva. La principal ventaja de estos métodos es su capacidad para converger más rápidamente hacia el mínimo, lo que resulta en un entrenamiento más ágil de modelos complejos. Además, su flexibilidad los hace aplicables a una variedad de funciones objetivo, lo que los convierte en una herramienta valiosa en el arsenal de técnicas de optimización disponibles para los desarrolladores y científicos de datos.
