Teniendo en cuenta este texto sobre el descenso por gradiente, ¿qué es el descenso por gradiente y quién lo inventó?
En matemáticas, el descenso por gradiente (también llamado a menudo descenso más pronunciado) es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. La idea es dar pasos repetidos en la dirección opuesta al gradiente (o gradiente aproximado) de la función en el punto actual, porque ésta es la dirección del descenso más pronunciado. A la inversa, dar pasos en la dirección del gradiente conducirá a un máximo local de esa función; el procedimiento se conoce entonces como ascenso por gradiente.

El descenso gradiente se atribuye generalmente a Augustin-Louis Cauchy, que lo propuso por primera vez en 1847[1]. Jacques Hadamard propuso independientemente un método similar en 1907[2][3]. Sus propiedades de convergencia para problemas de optimización no lineal fueron estudiadas por primera vez por Haskell Curry en 1944[4], y el método se fue estudiando y utilizando cada vez más en las décadas siguientes[5][6].
En matemáticas, el descenso gradiente (también llamado a menudo descenso más pronunciado) es un algoritmo iterativo de optimización de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. El descenso gradiente se atribuye generalmente a Augustin-Louis Cauchy, que lo sugirió por primera vez en 1847
Given this text about gradient descent, what is gradient descent, and who invented it?
In mathematics, gradient descent (also often called steepest descent) is a first-order iterative optimization algorithm for finding a local minimum of a differentiable function. The idea is to take repeated steps in the opposite direction of the gradient (or approximate gradient) of the function at the current point, because this is the direction of steepest descent. Conversely, stepping in the direction of the gradient will lead to a local maximum of that function; the procedure is then known as gradient ascent.

Gradient descent is generally attributed to Augustin-Louis Cauchy, who first suggested it in 1847.[1] Jacques Hadamard independently proposed a similar method in 1907.[2][3] Its convergence properties for non-linear optimization problems were first studied by Haskell Curry in 1944,[4] with the method becoming increasingly well-studied and used in the following decades.[5][6]
In mathematics,  gradient descent (also often called steepest descent) is a first-order iterative optimization algorithm for finding a local minimum of a differentiable function. Gradient descent is generally attributed to Augustin-Louis Cauchy, who first suggested it in 1847