機械学習において、勾配降下法とは、以下の手順で機械学習モデルを最適化する勾配法の一種です。
1. 機械学習モデルを特徴付けるパラメーター（重みやバイアスなど）の初期値を設定します。
2. 機械学習モデルの性能を評価するために、損失関数を定義します。
3. 各パラメーターに対する損失関数の勾配を計算し、その逆方向（最も急な降下方向）にパラメーターの値を少し変化させます。これにより、損失関数の値を減少させることができます。
4. 損失関数の値の変化が非常に小さくなるまで手順3を繰り返します。
このプロセスを通じて、機械学習モデルは、訓練データに対して徐々に最適化されます。