Um método de otimização baseado em gradiente é um tipo de algoritmo usado para encontrar o mínimo ou máximo de uma função ajustando iterativamente os parâmetros de forma a reduzir o valor da função. O algoritmo calcula o gradiente da função em um determinado ponto no espaço de parâmetros e o utiliza para determinar a direção na qual a função é mais inclinada. O algoritmo então ajusta os valores dos parâmetros nessa direção para tentar encontrar um mínimo ou máximo da função. O gradiente pode ser estimado usando diferenciação numérica ou o gradiente analítico pode ser calculado diretamente, se disponível. Os métodos de otimização baseados em gradiente são amplamente utilizados em aprendizado de máquina e outros problemas de otimização, como em aprendizado profundo, onde são usados para encontrar os pesos e vieses ideais para redes neurais.
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