Descripción: Los mínimos locales son puntos en el dominio de una función donde el valor de la función es más bajo que en los puntos vecinos. En el contexto de matemáticas y optimización, estos puntos son cruciales para entender el comportamiento de funciones complejas. Un mínimo local puede ser considerado como un ‘valle’ en el gráfico de la función, donde la pendiente es cero y, al moverse en cualquier dirección desde ese punto, el valor de la función aumenta. Esta característica es fundamental en el aprendizaje automático y en la optimización de algoritmos en general, donde se busca minimizar funciones de pérdida. En el aprendizaje automático, los mínimos locales pueden representar soluciones subóptimas que, aunque son mejores que las soluciones vecinas, no son las mejores posibles. La identificación y el manejo de estos mínimos son esenciales para mejorar la eficiencia y efectividad de los algoritmos, ya que pueden influir en la convergencia y la calidad de los modelos generados.
