Descripción: El Descenso de Gradiente en Bloque es un algoritmo de optimización que se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente en contextos donde los conjuntos de datos son grandes y complejos. Este método se basa en la idea de dividir los parámetros del modelo en bloques, lo que permite actualizar solo un subconjunto de estos parámetros en cada iteración del algoritmo. Esta estrategia mejora la eficiencia computacional y puede ayudar a evitar problemas de convergencia que a menudo se presentan en el descenso de gradiente estándar. Al trabajar con bloques, el algoritmo puede beneficiarse de la paralelización, lo que significa que múltiples bloques pueden ser procesados simultáneamente, acelerando así el tiempo de entrenamiento. Además, el Descenso de Gradiente en Bloque es particularmente útil en el contexto de redes neuronales profundas, donde la cantidad de parámetros puede ser considerable. Este enfoque permite una gestión más efectiva de la memoria y una optimización más rápida, lo que resulta en un entrenamiento más eficiente y efectivo de modelos complejos.
