Descripción: El Descenso de Gradiente Estocástico (SGD, por sus siglas en inglés) es un método iterativo utilizado para optimizar funciones objetivo que se expresan como la suma de funciones diferenciables. A diferencia del descenso de gradiente clásico, que utiliza el conjunto completo de datos para calcular el gradiente, el SGD actualiza los parámetros del modelo utilizando solo un subconjunto aleatorio de datos en cada iteración. Esto permite que el proceso de optimización sea más rápido y eficiente, especialmente en conjuntos de datos grandes. El SGD es fundamental en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y profundo, ya que permite ajustar los pesos de las redes neuronales de manera efectiva. Su naturaleza estocástica introduce variabilidad en el proceso de optimización, lo que puede ayudar a escapar de mínimos locales y encontrar soluciones más generales. Sin embargo, esta variabilidad también puede hacer que el proceso de convergencia sea más ruidoso, lo que requiere técnicas adicionales, como la reducción de la tasa de aprendizaje o el uso de momentum, para estabilizar el entrenamiento. En resumen, el Descenso de Gradiente Estocástico es una técnica clave en el campo del aprendizaje automático y profundo, que permite optimizar modelos de manera eficiente y efectiva.
Historia: El concepto de descenso de gradiente se remonta a los trabajos de Cauchy en el siglo XIX, pero el Descenso de Gradiente Estocástico fue formalizado en la década de 1950. Se popularizó en la comunidad de aprendizaje automático en la década de 1980, especialmente con el auge de las redes neuronales. A medida que los conjuntos de datos crecieron en tamaño y complejidad, el SGD se convirtió en una herramienta esencial para el entrenamiento de modelos, especialmente en el contexto del aprendizaje profundo.
Usos: El Descenso de Gradiente Estocástico se utiliza principalmente en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y profundo. Es común en la optimización de redes neuronales, incluyendo redes neuronales convolucionales y recurrentes. También se aplica en modelos generativos y en el manejo de grandes volúmenes de datos, donde la eficiencia en el tiempo de entrenamiento es crucial.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de SGD es en el entrenamiento de modelos de clasificación de imágenes, donde se utilizan grandes conjuntos de datos como ImageNet. Otro ejemplo es en el entrenamiento de modelos de lenguaje natural, donde se aplican técnicas de SGD para ajustar los parámetros de redes neuronales recurrentes en tareas de traducción automática.
