Hal40n https://blog.hatena.ne.jp/Hal40n/ ゼロからAI理論を再構築する https://serenewealth.net/ 機械学習 前回、機械学習は「データ」「モデル」「損失関数」の3つでできているという話を書きました。ただ、この3つが揃っても、それだけではモデルは何も学びません。損失関数が「今の予測はこれだけズレている」と教えてくれても、パラメータをどう直せばいいかがわからなければ意味がない。 その「直し方」を担うのが最適化です。 損失の地形を下る 損失関数 \( L(f(x), y) \) を定義すると、モデルのパラメータ（たとえば重み \( w \)）の値に応じて損失が上下する「地形」ができます。学習の目的は、この地形の一番低い点を見つけること。数式で書くとこうなります。 \[ w^* = \arg\min_{w} … 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fserenewealth.net%2Fentry%2F2026%2F03%2F02%2F203331" title="学習という名の山下り：最適化と微分 - ゼロからAI理論を再構築する" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-02 20:33:31 rich https://serenewealth.net/entry/2026/03/02/203331 1.0 100%