確率的勾配降下法

機械学習は、人間が明示的にプログラムしなくても、コンピュータが大量のデータから自動的に学習し、未知のデータに対して予測や判断を行うことを可能にする技術です。この学習プロセスは、人間が新しい知識やスキルを身につけるプロセスに類似しており、機械学習モデルは与えられたデータからパターンやルールを抽出し、それをもとに将来の出来事や未知のデータに対する予測を行います。 この学習プロセスにおいて、モデルはデータから得られた情報をもとに、自身のパラメータを調整していきます。パラメータとは、モデルの振る舞いを制御する変数のようなもので、例えば、データのどの特徴量を重要視するか、どの程度重視するかなどを決めます。学習プロセスは、このパラメータを最適化し、モデルの予測精度を向上させることを目的としています。 パラメータの調整方法は、機械学習アルゴリズムの種類によって異なります。例えば、ニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムでは、誤差逆伝播法と呼ばれる手法を用いてパラメータを調整します。この手法は、予測結果と実際のデータとの誤差を計算し、その誤差を最小化するようにパラメータを更新していくというものです。 このように、機械学習における学習とは、データからパターンやルールを抽出し、それを表現するパラメータを最適化していくプロセスと言えます。そして、このパラメータ調整こそが、機械学習の性能を左右する重要な要素となります。