Gradient Descent
An optimization method that updates model parameters in the direction that reduces error. The algorithm computes how the loss changes with respect to each parameter, then takes a small step the opposite way. Variants such as stochastic gradient descent and Adam differ in how they estimate the gradient and scale the step.
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