- 予測と現実の差を測る機械学習の目的は、現実世界で起こる出来事や事象をデータから学び、将来の予測を立てることです。しかし、どんなに精巧に作られた予測モデルでも、現実と完全に一致する予測をすることは難しいでしょう。なぜなら、現実世界は複雑で、常に変化しているからです。そこで重要になるのが、予測モデルの出力と現実のデータとの間の「差」を測ることです。この「差」を分析することで、モデルの改善点を明確化し、より正確な予測に近づけることができるのです。「予測と現実の差」を測る指標は数多く存在しますが、その中でも「交差エントロピー」は重要な指標の一つです。交差エントロピーは、予測モデルが生成した確率分布と、現実のデータが持つ確率分布との間の「距離」を表しています。距離が小さければ小さいほど、予測モデルが現実のデータに近い予測をしていることを意味し、モデルの精度が高いと言えます。例えば、画像認識のタスクを例に考えてみましょう。猫の画像を予測モデルに入力したとき、モデルは「猫である確率」を出力します。もし、モデルが「猫である確率99%、犬である確率1%」と出力し、実際の画像も猫だった場合、交差エントロピーは非常に小さくなります。これは、モデルの予測が現実と非常に近いことを示しています。逆に、モデルが「猫である確率50%、犬である確率50%」と出力した場合、交差エントロピーは大きくなります。これは、モデルが猫と犬を明確に区別できておらず、予測の確信度が低いことを示しています。交差エントロピーは、モデルの予測精度を定量的に評価できるため、機械学習において非常に重要な指標となっています。モデルの学習過程で交差エントロピーを監視することで、モデルの改善度合いを把握し、より精度の高い予測モデルの構築を目指せるのです。