【G検定対策】ディープラーニングと機械学習の違いを図解で整理｜教師あり・教師なしも解説
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【G検定対策】損失関数とは？仕組みと役割を図解で整理
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AIはどうやって賢くなるのでしょうか？そのカギになるのが「損失関数」です。
損失関数とはAIの “間違いの大きさ” を数値で表したもの。
この記事では「損失関数」の概念をわかりやすく整理します。
ジャンプするもくじ
損失関数とは？
まず一言で
損失関数 =「AIの間違いの大きさ」
→ どれだけズレているか を数値化する計算式
損失関数 =「AIの間違いの大きさ」
→ どれだけズレているか を数値化する計算式
AIは「どれだけ予想から外したか」を見て学習しています。
よくある誤解
下記は 間違った認識 です。
■ AIは正解を覚えている
AIは「正解を覚えている」のではなく「間違いを減らすように調整」しています。
具体例で理解（超重要）
テストで考えてみてください。
- 予想：80点
- 実際：100点
差は「20点」。これが 損失（Loss）です。
この「正解とのズレを知るための式」が損失関数です。
図で理解する
予測と正解の「ズレ」を数値化して「ズレ」が少なくなるように学習 しています。
損失関数はなぜ必要なのか
AIは下記で学習します
損失が小さくなる方向に動く（学習する）
損失が小さくなる方向に動く（学習する）
つまり
間違いが減る → 精度が上がる
間違いが減る → 精度が上がる
逆にいうと
損失関数がないと正解とのズレがわからないので何も学べない
損失関数がないと正解とのズレがわからないので何も学べない
のです。
学習の流れ（ここ重要）
AIの「学習」は下記を繰り返しています。
① 予測する
② 正解と比べる
③ 損失を計算する
④ 損失が小さくなるように調整する
正解とのズレを知る必要がある のです。
一発で理解
AIは「正解を覚える」のではなく「間違いを減らしている」
AIは「正解を覚える」のではなく「間違いを減らしている」
G検定ではどう問われる？
- 損失関数の役割
- なぜ必要か
- 学習との関係
「正解とのズレ（誤差）を最小化する」がポイントです。
二乗誤差の数式
ここは軽くでOKです。
この式を用いて問題を解くものは 0 とは言いませんが、計算問題で不合格になるほどの問題数は出ません。
予測と正解の差を二乗している（ズレの大きさ）表します。
まとめ
損失（Loss）とは
AIの「予測」と「正解」のズレ（誤差）を数値で表したもの
です。
AIはこの損失を手がかりにして
間違いが小さくなる方向にパラメータを調整しながら学習
していきます。
つまり
損失が小さくなる ＝ 予測が正解に近づく ＝ 精度が上がる
さらに重要なのは
AIは「正解を丸暗記している」のではなく ズレ（誤差）を減らすように少しずつ改善しているだけ です。
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書いている人
このブログの運営者（文系出身）です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
