Descripción: El ‘Descenso por Coordenadas en Bloque’ es un algoritmo de optimización que busca minimizar una función objetivo al optimizar iterativamente sobre subconjuntos de variables. A diferencia del descenso por coordenadas tradicional, que actualiza una sola variable a la vez, este enfoque permite actualizar múltiples variables simultáneamente, lo que puede resultar en una convergencia más rápida y eficiente. Este método es especialmente útil en problemas de optimización donde las variables pueden ser agrupadas de manera lógica, permitiendo que el algoritmo explore el espacio de soluciones de manera más efectiva. La técnica se basa en la idea de que, al optimizar un bloque de variables, se pueden capturar interacciones entre ellas que podrían perderse si se optimizara una sola variable a la vez. Esto lo convierte en una herramienta valiosa en el campo de la optimización, donde se busca ajustar múltiples parámetros de un sistema o modelo de manera simultánea para mejorar su rendimiento. Su relevancia se ha incrementado con el auge del aprendizaje automático y la automatización de modelos (AutoML), donde la eficiencia en la búsqueda de soluciones óptimas es crucial para el éxito de los modelos predictivos.
