アルゴリズム 勾配降下法と大域最適解
- 勾配降下法の基礎
機械学習は、まるで人間が学習するようにコンピュータにデータ分析をさせる技術です。この機械学習において、モデルの精度を高める、つまりより正確な予測をできるようにするためには、最適なパラメータを見つけることがとても重要になります。
このパラメータとは、モデルの動作を調整するための設定値のようなものです。例えるなら、自転車のギアやサドルの高さのようなもので、最適な設定を見つけることで、より効率的に、そして快適に目的地に到達できます。
この最適なパラメータを見つけるための強力な手法の一つが、勾配降下法と呼ばれるものです。勾配降下法は、山を下ることに例えられます。
まず、現在のモデルのパラメータを山の頂上にいる状態だと想像してください。そして、山を下りながら最も低い谷底を目指します。この谷底が、損失関数が最小となる点、つまりモデルの精度が最も高くなる地点を表しています。
勾配降下法では、パラメータを少しずつ変化させながら、損失関数の値が減少する方向を探し続けます。この損失関数とは、モデルの予測値と実際の値との間の誤差を表す指標です。山を下る際、一歩進むごとに勾配、つまり坂の傾きが最も急な方向を選びます。
勾配降下法を繰り返すことで、最終的には損失関数が最小となる谷底に到達し、最適なパラメータを見つけることができます。このように、勾配降下法は、機械学習のモデルを最適化し、その性能を最大限に引き出すために欠かせない手法と言えるでしょう。
