Descripción: La Estimación de Momento Adaptativa es un algoritmo de optimización que se utiliza en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales. Este método se basa en el cálculo de tasas de aprendizaje adaptativas para cada parámetro del modelo, utilizando estimaciones de los primeros y segundos momentos de los gradientes. En términos simples, el primer momento se refiere a la media de los gradientes, mientras que el segundo momento se relaciona con la varianza de estos gradientes. Esta dualidad permite que el algoritmo ajuste la tasa de aprendizaje de manera individual para cada parámetro, lo que resulta en un proceso de optimización más eficiente y robusto. Una de las características más destacadas de este enfoque es su capacidad para adaptarse a diferentes escalas de los parámetros, lo que ayuda a evitar problemas como el desbordamiento o la subestimación de los gradientes. Además, la Estimación de Momento Adaptativa es especialmente útil en escenarios donde los datos son ruidosos o presentan alta variabilidad, ya que su diseño permite una convergencia más estable y rápida. En resumen, este algoritmo se ha convertido en una herramienta fundamental en el campo del aprendizaje profundo, facilitando el entrenamiento de modelos complejos de manera más efectiva.
