反復

- イテレーションとは「イテレーション」とは、ひとことで言うと「繰り返し」のことを指します。毎日の生活でも、私たちは知らず知らずのうちに同じ作業を何度も繰り返し行っています。例えば、料理を作る際にも、材料を切ったり、炒めたり、煮込んだりする手順を何度も繰り返しますよね。こうした「繰り返し」は、機械学習においても非常に重要な役割を担っています。特に、機械学習モデルが学習する過程において、このイテレーションは欠かせません。モデルは、与えられたデータから規則性やパターンを見つけ出すために、何度も何度も学習と評価を繰り返します。この過程で、モデルは徐々に精度を高めていき、より正確な予測や判断を行えるようになっていくのです。例えば、大量の手書き数字の画像データから数字を認識するモデルを学習させる場合を考えてみましょう。モデルは、まず初めにランダムな予測を行います。そして、その予測結果と正しい答えを比較し、間違っていた場合は、その誤差を減らすように自身の内部状態を調整します。この「予測→評価→調整」というサイクルを何度も何度も繰り返すことで、最終的には高い精度で数字を認識できるようになるのです。このように、イテレーションは機械学習における学習の要であり、繰り返し学習と調整を重ねることで、より高性能なモデルを構築することが可能となります。