L1正則化（L1 Regularization）
L1正則化（L1 Regularization）とは、機械学習モデルが過学習するのを防ぐために使用される手法の一つで、モデルのパラメータ（重み）の絶対値の合計にペナルティを加えることで、モデルをシンプルにする効果があります。L1正則化（L1 Regularization）を適用すると重みの一部がゼロになる傾向があり、これによりモデルの中で重要でない特徴（入力データの一部）が無視されるようになります。
これは、「スパース（疎）なモデル」を作ることを助け、不要なデータを削減して、モデルがよりシンプルで解釈しやすくなります。
L1正則化（L1 Regularization）は、特に多くの特徴量（データの特徴）を扱う際に、必要な特徴だけを選び出す役割を果たします。この手法は、線形回帰やロジスティック回帰といったモデルで使われることが多く、特徴選択の効果があるため、高次元のデータセットで役立ちます。
L1正則化（L1 Regularization）関連用語
L1正則化（L1 Regularization）に関連する単語は以下の通りです。
- 過学習（Overfitting）
- L2正則化（L2 Regularization）
- スパースモデル（Sparse Model）
- 特徴選択（Feature Selection）
L1正則化（L1 Regularization）やさしい解説
L1正則化（L1 Regularization）は、AIがデータを学習するときに「必要のない情報を無視する」ための方法です。たとえば、たくさんの情報を持っているとき、その中には重要なものとそうでないものがあります。L1正則化（L1 Regularization）を使うと重要じゃない情報をゼロにして、AIが重要な情報だけに注目できるようになります。
これは、テスト勉強をするときに、たくさんの参考書があっても、必要な部分だけを読むのと同じようなイメージです。L1正則化（L1 Regularization）は、AIが無駄な情報に惑わされず、効率よく学習できるように助ける方法です。
AI関連の用語集【まとめ】
AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。
＼AIの導入・開発・相談なら【クラベルAI】に相談しよう！／
