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No necesita conocer el descenso de gradiente para la regresión lineal, pero en general, para optimizar funciones objetivas arbitrarias, el descenso de gradiente o una de sus variantes es el algoritmo de facto.
Aquí hay algunas razones por las cuales usar una biblioteca para optimizar funciones arbitrarias no siempre es la mejor:
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- A menos que proporcione a la biblioteca la función objetivo y la función de gradiente, podría ser bastante lenta, ya que aproximar el gradiente de la función objetivo podría ser computacionalmente costoso. Entonces, si necesita proporcionar la función objetivo y una función de gradiente, ya ha realizado la mayor parte del trabajo necesario para escribir un algoritmo de descenso de gradiente.
- Obtienes un mejor control del algoritmo. La mayoría de las bibliotecas, por ejemplo, no le permitirán controlar cómo se reduce el tamaño del paso.
Y el descenso de gradiente es uno de los algoritmos más simples en el aprendizaje automático. Entonces no, no deberías saltarte.
