https://marovi.ai/index.php?action=history&feed=atom&title=Translations%3AGradient_Descent%2F1%2Fes 2026-04-28T03:30:41Z Revision history for this page on the wiki MediaWiki 1.39.1 https://marovi.ai/index.php?title=Translations:Gradient_Descent/1/es&diff=14735&oldid=prev 2026-04-27T22:01:54Z

<p>Batch translate Gradient Descent unit 1 → es</p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="en"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 22:01, 27 April 2026</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Line 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Line 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>El &#039;&#039;&#039;descenso de gradiente&#039;&#039;&#039; es un algoritmo <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">iterativo </del>de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Es </del>la base de <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">casi </del>todos los procedimientos modernos de entrenamiento en aprendizaje automático, desde la <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">simple </del>regresión lineal hasta las redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>El &#039;&#039;&#039;descenso de gradiente&#039;&#039;&#039; es un algoritmo de optimización <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">iterativo </ins>de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Constituye </ins>la base de <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">prácticamente </ins>todos los procedimientos modernos de entrenamiento en aprendizaje automático, desde la regresión lineal <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">simple </ins>hasta las redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros.</div></td></tr> <!-- diff cache key mediawiki:diff::1.12:old-5081:rev-14735 --> </table>

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<p>Batch translate Gradient Descent unit 1 → es</p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="en"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 03:30, 27 April 2026</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Line 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Line 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>El &#039;&#039;&#039;descenso de gradiente&#039;&#039;&#039; <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">(gradient descent) </del>es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. Es la base de <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">prácticamente </del>todos los procedimientos modernos de entrenamiento <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">de </del>aprendizaje automático, desde la regresión lineal <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">simple </del>hasta las redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>El &#039;&#039;&#039;descenso de gradiente&#039;&#039;&#039; es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. Es la base de <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">casi </ins>todos los procedimientos modernos de entrenamiento <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">en </ins>aprendizaje automático, desde la <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">simple </ins>regresión lineal hasta las redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros.</div></td></tr> <!-- diff cache key mediawiki:diff::1.12:old-3370:rev-5081 --> </table>

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<p>[deploy-bot] Translate Gradient Descent unit 1 to es</p> <p><b>New page</b></p><div>El &#039;&#039;&#039;descenso de gradiente&#039;&#039;&#039; (gradient descent) es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. Es la base de prácticamente todos los procedimientos modernos de entrenamiento de aprendizaje automático, desde la regresión lineal simple hasta las redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros.</div>

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