GRADIENTE DESCENDENTE DETALLADO
Editorial: Blackwell Press
Licencia: Creative Commons (by-nc-nd)
Autor(es): Blackwell Faculty
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Gradiente Descendente Detallado es una exploración profunda y clara de uno de los algoritmos más fundamentales en la optimización para aprendizaje automático. El texto guía al lector desde los principios matemáticos hasta variantes avanzadas como Adam, RMSprop y mini-lotes, destacando sus ventajas y desafíos. Se abordan conceptos clave como el ajuste de la tasa de aprendizaje, la regularización y la prevención del sobreajuste. Además, se analizan aplicaciones prácticas en redes neuronales y entornos distribuidos. Es una obra esencial para quienes desean dominar las técnicas que impulsan el entrenamiento de modelos inteligentes.
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