Adam（Adaptive Moment Estimation）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

Adam（Adaptive Moment Estimation）

Adam（Adaptive Moment Estimation）とは、機械学習における最適化アルゴリズムの一つで、特にディープラーニング（深層学習）の分野で広く使用されています。Adam（Adaptive Moment Estimation）は、勾配降下法を改良した手法で、学習率の調整を効率的に行うことが特徴です。

勾配の平均値（モーメント）とその二乗平均値を用いて、過去の勾配情報を考慮しながら現在の勾配を更新します。これにより、学習率が適応的に変化し、最適な解に早く、かつ安定して到達できるようになります。Adam（Adaptive Moment Estimation）は、勾配降下法における学習率の手動調整の手間を減らし、学習をより効率的に進めるため、非常に人気のあるアルゴリズムです。

Adam（Adaptive Moment Estimation）関連用語

Adam（Adaptive Moment Estimation）に関連する単語は以下の通りです。

Adam（Adaptive Moment Estimation）やさしい解説

Adam（Adaptive Moment Estimation）とは、AIが効率よく学習するために使われる計算方法の一つです。AIが問題を解くとき、毎回少しずつ答えに近づくように進むのですが、その「進むスピード」をうまく調整しないと、正しい答えにたどり着けないことがあります。Adam（Adaptive Moment Estimation）は、このスピードを自動で調整して、速くて安定した学習ができるようにしてくれます。

たとえば、山を登るときに、道が急なときはゆっくり進んで、なだらかなときは速く進むと効率が良いですよね。Adam（Adaptive Moment Estimation）は、AIが賢く進めるように手助けする役割を果たします。

AI関連の用語集【まとめ】

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