梯度下降（Gradient Descent）是机器学习中用于求解优化问题的一种迭代方法。通过计算目标函数（通常是损失函数）的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，最小化该函数。梯度下降算法及其衍生变体广泛应用于各类预测模型的训练过程中，是现代人工智能技术中不可或缺的一部分。随着技术的发展，梯度下降算法也在不断演进，适应更复杂的应用场景和提高计算效率。