【G検定対策】正則化とは？わかりやすく整理
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【G検定対策】勾配降下法とは？わかりやすく整理
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AIはどのようにして「正解に近づいていく」のでしょうか？
そのカギとなるのが「勾配降下法（こうばいこうかほう）」です。
勾配降下法は、AIが学習するときに使う「間違いを減らすための進み方」を決める重要な仕組みです。
この記事では「勾配降下法」の概念をわかりやすく整理します。
勾配降下法とは？
ひとことでいうと
勾配降下法 = 損失（※）が小さくなる方向に進む方法
勾配降下法 = 損失（※）が小さくなる方向に進む方法
です。
ここでいう「損失」とは、正解から外れたものを言います
AIは「どれだけ間違えたか（損失）」を見ながら少しずつ正解に近づくように学習していきます。
イメージで理解
勾配降下法は、よく「山を下るイメージ」で説明されます。
高い場所 = 損失が大きい（間違いが多い）
低い場所 = 損失が小さい（良いモデル）
高い場所 = 損失が大きい（間違いが多い）
低い場所 = 損失が小さい（良いモデル）
AIは「高いところ」から「低いところ」へ進みます。
つまり
間違いが少ない方向に進む
間違いが少ない方向に進む
のです。
なぜ必要なのか
AIは最初から正解を出せるわけではありません。
そこで
予測する
↓
間違い（損失）を計算する
↓
少し修正する
これを繰り返します。
この「どう修正するか」を決めるのが勾配降下法です。
学習の流れ
AIの学習は以下の流れで学習します。
① データを入力
② 予測を出す
③ 損失を計算
④ 勾配を計算
⑤ パラメータを更新
④ → ⑤ の部分が勾配降下法です。
ポイントは「少しずつ」
よくある誤解は
一気に正解にたどり着く
一気に正解にたどり着く
ではなく、実際は
少しずつ正解に近づいていく
少しずつ正解に近づいていく
です。
具体例で理解
テストで考えてみてください。
最初：80点（ズレが大きい）
修正：85点
修正：90点
最終：100点に近づく
一気に満点ではなく、少しずつ改善していく
一気に満点ではなく、少しずつ改善していく
テスト勉強と同じです。少しずつレベルアップしていく。
これが勾配降下法のイメージです。
注意点
勾配降下法は「今いる場所から下る」方法のため必ずしも一番良い解にたどり着くとは限りません。
途中の小さな谷（局所最適）で止まってしまうことがあり、スタート地点（初期値）や動く大きさ（学習率）によって結果が変わります。
これを
局所最適（ローカルミニマム）
局所最適（ローカルミニマム）
と言います。
G検定ではどう問われる？
G検定では勾配降下法の「基本概念」と「注意点」を結びつける問題がよく出ます。
- 損失を最小化する → 勾配降下法
- 傾きで方向を決める → 勾配
- 最適とは限らない → 局所最適
まとめ
勾配降下法とは
損失（間違い）を小さくするために進む方向を決める方法
損失（間違い）を小さくするために進む方向を決める方法
です。
AIは一度で正解にたどり着くのではなく、少しずつズレを修正しながら正解に近づいていきます。
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。
