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Descenso de Gradiente Estocástico
Un algoritmo de optimización iterativo que actualiza los parámetros del modelo utilizando gradientes calculados en mini-lotes aleatorios de datos. SGD es la base del entrenamiento de aprendizaje profundo. Variantes como momentum, tasas de aprendizaje adaptativas (Adam, RMSProp) y programación de la tasa de aprendizaje mejoran la convergencia. En aprendizaje robótico, el descenso de gradiente en mini-lotes sobre conjuntos de demostraciones entrena políticas de aprendizaje por imitación.