Gradient descent je optimalizační algoritmus, který se snaží najít lokální minimum nebo maximum funkce tím, že postupně upravuje parametry modelu ve směru nejstrmějšího poklesu gradientu. Na druhou stranu genetické algoritmy jsou optimalizační techniky inspirované evoluční biologií, které používají selekci, křížení a mutaci jedinců v populaci k nalezení nejlepšího řešení. Gradientní sestup je deterministický a vyžaduje spojitou derivaci cílové funkce, zatímco genetické algoritmy jsou pravděpodobnostní a mohou být použity i pro nelineární a diskrétní problémy.
Gradientní sestup a genetické algoritmy jsou oba optimalizační techniky používané k nalezení optimálního řešení problému. Gradientní sestup je iterativní optimalizační technika, která se pohybuje směrem k největšímu sklonu dané funkce. Jedná se o jednokrokovou optimalizační techniku a je používána pro problémy učení s učitelem.

Genetické algoritmy jsou typem vyhledávacího algoritmu, který využívá principy evoluce, včetně výběru, mutace a rekombinace, k vytvoření řešení problému. Jedná se o vícekrokovou optimalizační techniku a je používána jak pro problémy učení s učitelem, tak pro problémy učení bez učitele. Využívá populaci řešení založených na náhodně generovaných pravidlech k hledání optimálního řešení. Genetický algoritmus vyhodnocuje každé řešení v populaci a poté vybírá, které by měly pokračovat do další generace.