Descripción: La programación diferenciable es un paradigma de programación que permite que los programas sean diferenciables, lo que significa que se pueden calcular derivadas de funciones definidas por el programa. Este enfoque es fundamental para la optimización basada en gradientes, una técnica ampliamente utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales. La capacidad de calcular derivadas de manera automática permite a los desarrolladores ajustar los parámetros de los modelos de forma eficiente, mejorando así su rendimiento. La programación diferenciable se basa en la idea de que muchas funciones complejas pueden ser descompuestas en operaciones más simples, cada una de las cuales tiene una derivada bien definida. Esto permite que se utilicen algoritmos de optimización como el descenso de gradiente, que son esenciales para el aprendizaje en redes neuronales. Además, este paradigma se ha integrado en diversas bibliotecas y frameworks de aprendizaje profundo, facilitando la implementación de modelos complejos sin necesidad de calcular manualmente las derivadas. En resumen, la programación diferenciable no solo simplifica el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, sino que también amplía las posibilidades de innovación en el campo de la inteligencia artificial.
