Un método de optimización basado en gradientes es un tipo de algoritmo que se usa para encontrar el mínimo o el máximo de una función ajustando iterativamente los parámetros de una manera que reduce el valor de la función. El algoritmo calcula el gradiente de la función en un punto particular en el espacio de parámetros y lo usa para determinar la dirección en la que la función es más inclinada. Luego, el algoritmo ajusta los valores de los parámetros en esa dirección para tratar de encontrar un mínimo o un máximo de la función. El gradiente se puede estimar usando diferenciación numérica o el gradiente analítico se puede calcular directamente si está disponible. Los métodos de optimización basados en gradientes se usan ampliamente en el aprendizaje automático y otros problemas de optimización, como en el aprendizaje profundo, donde se usan para encontrar los pesos y sesgos óptimos para las redes neuronales.
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