Trong học máy, ‘gradient descent’ là một thuật toán tối ưu hóa dùng để:

Phân loại dữ liệu

Tìm các cụm dữ liệu

Giảm thiểu hàm mất mát (loss function) bằng cách điều chỉnh tham số mô hình

Tạo ra các đặc trưng mới