L2正則化（L2 Regularization）
L2正則化（L2 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）の二乗和にペナルティを加えることで、過度に複雑なモデルになるのを防ぎます。L2正則化（L2 Regularization）では、全ての重みが小さくなるように調整されますが、L1正則化のように重みが完全にゼロになることは少なく、すべてのパラメータが少しずつ影響を持ち続けます。
L2正則化（L2 Regularization）は、モデルのパラメータが極端に大きな値を取らないようにすることで、モデルの汎化性能（新しいデータに対する予測の精度）を向上させます。これにより、過学習のリスクを低減し、より安定した予測を行うことが可能になります。L2正則化（L2 Regularization）は、リッジ回帰（Ridge Regression）などに使われ、特徴量が多いデータセットや複雑なモデルで有効です。
L2正則化（L2 Regularization）関連用語
L2正則化（L2 Regularization）に関連する単語は以下の通りです。
- 過学習（Overfitting）
- L1正則化（L1 Regularization）
- リッジ回帰（Ridge Regression）
- 汎化性能（Generalization）
L2正則化（L2 Regularization）やさしい解説
L2正則化（L2 Regularization）は、AIがデータを学習するときに、過剰に複雑にならないように「バランスをとる」方法です。AIがデータを使って学習する中で、あまりに細かい情報にとらわれると、新しいデータに対してうまく予測できなくなることがあります。これが「過学習」と呼ばれる状態です。
L2正則化（L2 Regularization）を使うとAIは全ての情報を均等に少しずつ使うように調整されるため、偏りすぎずバランスよく学習できるようになります。例えば、テストの勉強で、どの教科にも適度に時間をかけるようにするようなイメージです。これにより、AIは新しいデータに対しても、良い予測ができるようになります。
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