instruction: Magyarázza el a különbséget a gradiens süllyedés és a genetikai algoritmusok között.
output: A gradiens süllyedés és a genetikai algoritmusok egyaránt olyan optimalizációs algoritmusok, amelyek egy adott probléma optimális megoldásának megtalálására szolgálnak. Megközelítésük és módszereik azonban különböznek egymástól.
  
  A gradiens süllyedés egy iteratív módszer, amelyet egy függvény minimális értékének megtalálására használnak a negatív gradiens irányába tett lépésekkel. A gépi tanulásban a gradiens ereszkedést a modell paramétereinek beállításával a költségfüggvény minimalizálására használják. Ez a módszer a költségfüggvény gradiensének kiszámítására támaszkodik a modell paramétereihez viszonyítva, majd a paraméterek frissítésére a gradienssel ellentétes irányban.
  
  Másrészt a genetikai algoritmus egy olyan módszer, amelyet a természetes szelekció folyamata ihletett. Egy probléma lehetséges megoldásainak populációjával indul, és a szelekciós, keresztezési és mutációs operátorok segítségével generációkon keresztül az optimális megoldás felé fejleszti a populációt. A gradiens-lejtéssel ellentétben a genetikai algoritmusoknak nem szükséges ismerniük az optimalizálandó alapfüggvényt, és képesek kezelni a nagy, nem differenciálható keresési terekkel rendelkező összetett problémákat.
  
  Összefoglalva, a gradiensleereszkedés egy determinisztikus és gradiens alapú optimalizálási módszer, amelyet a gépi tanulásban gyakran használnak, míg a genetikai algoritmusok sztochasztikus, populáció-alapú módszerek, amelyek hatékonyan képesek komplex optimalizálási problémák megoldására gradiensinformáció nélkül.