バックプロパゲーション

機械学習は、人間が普段行っている学習と同じように、コンピュータに大量のデータを与えて、そこからパターンやルールを見つけ出すように学習させる技術です。人間が経験を通して様々なことを学んでいくように、コンピュータもデータを通して学習していきます。 この学習プロセスでは、まずコンピュータに大量のデータとそのデータに対する正解（例えば、画像データとそれが犬であるというラベル）を与えます。コンピュータは、与えられたデータとその正解を比較しながら、自身の中にある判断基準を調整していきます。この判断基準は、人間でいうところの「経験」や「知識」のようなものであり、コンピュータがデータの中からパターンやルールを抽出して、より正確な予測や判断を行うために非常に重要です。 例えば、大量の犬と猫の画像データとそのラベルをコンピュータに学習させるとします。すると、コンピュータは画像データの特徴（例えば、耳の形や顔つき、体の模様など）を学習し、新しい画像データが入力された際に、それが犬なのか猫なのかを判断できるようになります。このように、機械学習は、コンピュータが大量のデータから自動的に学習し、人間のように複雑なタスクをこなせるようになることを可能にする技術なのです。