コスト関数（Cost Function）
コスト関数（Cost Function） とは、AIモデルの予測と正解とのズレ（誤差）を数値化したものです。
この「ズレ（誤差）」が小さいほど、モデルの精度が高いということになります。
主な役割としては下記の通りです。
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モデルがどれだけ間違っているかを評価する
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最適なパラメータ（重みなど）を見つけるための指標となる
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学習中はこの関数の値を最小化することが目標（最小化 = 誤差を減らす）
コスト関数（Cost Function）関連用語
コスト関数（Cost Function）に関連する単語は以下の通りです。
- 損失関数（Loss Function）
- 最適化（Optimization）
- 勾配降下法（Gradient Descent）
コスト関数（Cost Function）やさしい解説
コスト関数（Cost Function）とは、AIが「どれくらい間違っているか」を数えるための仕組みです。
例えば、AIが「明日の気温は25度です」と予測したのに実際は30度だったとします。
このズレ（＝5度）を「点数」として記録して、「間違いが大きいと点数（コスト）が高くなる」ようにします。
AIは「その点数を下げようと頑張る」これがコスト関数を使った学習の仕組みです。
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