最適化手法のAI用語一覧

勾配降下法

勾配降下法は、機械学習モデルの予測誤差を最小化するために、損失関数の勾配を利用してパラメータを少しずつ最適な値へ更新する最適化アルゴリズムです。山を下るように最も誤差が少ない状態を目指す仕組みであり、ディープラーニングを含む多くのAIモデルの学習プロセスにおいて基礎となる重要技術です。