L1ノルム

機械学習は、大量のデータから規則性やパターンを、将来のデータに対して予測や分類を行う強力な手法です。この技術は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で応用され、目覚ましい成果を上げています。 しかし、機械学習には「過学習」と呼ばれる問題がつきものです。過学習とは、学習データに過剰に適合しすぎてしまい、未知のデータに対してはうまく機能しなくなる現象を指します。これは、モデルが学習データのノイズまで学習してしまい、汎化能力が低下するために起こります。 例えば、犬と猫を見分けるモデルを学習させるとします。学習データに偏りがあり、特定の種類の犬や猫の画像ばかり学習した場合、モデルはその特定の種類にのみ過剰に適合してしまう可能性があります。その結果、未知の犬や猫の画像、例えば、学習データに含まれていなかった種類の犬や猫の画像に対しては、正しく分類できないという問題が生じます。 過学習を防ぐためには、様々な対策が考えられています。代表的な方法としては、学習データの量を増やす、モデルの複雑さを抑制する、正則化と呼ばれる手法を用いるなどがあります。これらの対策を適切に組み合わせることで、過学習を抑え、汎化性能の高いモデルを構築することが可能になります。

- 損失関数とは 機械学習の目的は、与えられたデータから将来の予測や判断を行うことができるモデルを構築することです。このモデルの精度を高めるためには、モデルの予測と実際の値との間の誤差を評価する必要があります。この誤差を数値化し、モデルの学習に利用するのが損失関数です。 損失関数は、予測値と実際の値の差異が大きくなるほど、その値も大きくなるように設計されています。例えば、画像認識のタスクで、猫の画像を犬と誤って予測した場合、損失関数は大きな値を示します。逆に、猫の画像を正しく猫と予測した場合、損失関数は小さな値を示します。 機械学習のモデルは、この損失関数の値を最小化するように学習を進めます。具体的には、損失関数の値が小さくなるように、モデル内部のパラメータを調整していくのです。このプロセスは、ちょうど坂道を下るように、損失関数の値が最小となる点を探し出すイメージです。そして、損失関数の値が十分に小さくなった時点で、モデルの学習は完了となります。