"Spiega la differenza tra la discesa del gradiente e gli algoritmi genetici."
La discesa del gradiente e gli algoritmi genetici sono entrambe tecniche di ottimizzazione utilizzate per arrivare a una soluzione ottimale a un problema. La discesa del gradiente è una tecnica di ottimizzazione iterativa che si muove nella direzione della pendenza maggiore di una data funzione. È una tecnica di ottimizzazione a singolo passaggio e viene utilizzata per problemi di apprendimento supervisionato.

Gli algoritmi genetici sono un tipo di algoritmo di ricerca che utilizza i principi dell'evoluzione, inclusa la selezione, la mutazione e la ricombinazione, per evolvere una soluzione a un problema. Questa è una tecnica di ottimizzazione a più passaggi e viene utilizzata sia per problemi di apprendimento supervisionato che non supervisionato. Utilizza una popolazione di soluzioni basate su regole generate casualmente per cercare una soluzione ottimale. L'algoritmo genetico valuta ogni soluzione nella popolazione e quindi seleziona quelle che dovrebbero procedere alla generazione successiva.