重み（Weight）
重み（Weight）とは、ニューラルネットワークや機械学習モデルにおいて入力データの重要度を調整するために使われる係数のことです。各ニューロン（またはノード）に入力される値は、それぞれに対応する重みが掛けられてから次の層に送られます。重み（Weight）は学習の過程で最適化され、データに基づいてモデルがどの特徴をより重視するかを決定します。適切な重みを学習することで、ニューラルネットワークは複雑なパターンを捉え、予測精度を高めることができます。
重み（Weight）が大きければその入力データの影響が強くなり、小さければ影響は弱くなります。学習の過程では、重みを少しずつ調整することで誤差を最小限に抑え、モデルの精度を向上させます。
重み（Weight）関連用語
重み（Weight）に関連する単語は以下の通りです。
- ニューラルネットワーク（Neural Network）
- バイアス項（Bias Term）
- 勾配降下法（Gradient Descent）
- 活性化関数（Activation Function）
重み（Weight）やさしい解説
重み（Weight）とは、AIがデータを処理するときにどの情報がどれくらい重要かを決める「重さ」のことです。AIはたくさんの情報を使って計算をしますが、その中でも重要な情報には大きな重みをつけて、そうでない情報には小さな重みをつけます。
例えば、AIが「リンゴかバナナか」を判断するとき、色や形などの情報を使います。色がとても大事なら、その情報に大きな重みをつけ、形が少しだけ大事なら小さな重みをつけるという具合です。AIは、この重みを学習してどんどん正確に判断できるようになります。
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