勾配降下法（Gradient Descent）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

勾配降下法（Gradient Descent）

勾配降下法とは、坂の傾きを手がかりに、ずれが小さくなる向きへ少しずつ進んで、最良の設定を探す方法のことです。霧の中で山を下りるとき、足元の傾きを見ながら下りの向きへ一歩ずつ進みますよね。それと同じ動きです。ニューラルネットワークの学習をはじめ、機械学習の多くの場面で使われています。一歩の大きさは学習率で決めます。

勾配降下法（Gradient Descent）関連用語

勾配降下法（Gradient Descent）に関連する単語は以下の通りです。

• 勾配（Gradient）傾きって何を表しているの？→
• 学習率（Learning Rate）一歩の大きさをどう決める？→
• 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）データを少しずつ使う方法は？→
• Adam（Adaptive Moment Estimation）もっと賢く進む方法は？→
• Backpropagation（誤差逆伝播法）傾きはどう計算されるの？→
• 損失関数下げたい「ずれ」とは何？→

勾配降下法（Gradient Descent）で知っておくと得する有益情報

勾配降下法は、AIの学習を支える最も基本の方法です。理解の助けになる点を3つにまとめました。

• 少しずつ、くり返す一度に答えは出ません。小さな一歩を何千回もくり返して近づきます。
• 一歩の大きさが重要大きすぎると行き過ぎ、小さすぎると遅くなります。学習率で調整します。
• 最良とは限らない小さな谷にはまることもあり、改良された方法が多数あります。

勾配降下法の主な種類

小さな一歩のくり返しで、AIは賢くなっていきます。

勾配降下法（Gradient Descent）やさしい解説

AIはどうやって、いちばん良い設定を見つけるの？

暗い山道で、足元の傾きを感じながら、下る向きへ一歩ずつ進む登山者を思い浮かべてください。

それが勾配降下法で、谷底が一番ずれの小さい、良い設定に当たります。

たとえば広告費と売上の関係を予測する式を作るとき、最初は適当な数字から始めます。予測が外れるたびに、外れが減る向きへ数字を少し直す。これを何千回もくり返して、当たる式に近づけます。この「少し直す」作業が勾配降下法です。

勾配降下法（Gradient Descent）についてのみんなの疑問

どのくらい時間がかかりますか？

データとモデルの大きさで、数秒から数週間まで差が出ます。小さな表データなら数秒、大規模な言語モデルなら高性能な計算機を何週間も動かし続けます。業務で使う多くの場面では、既存モデルを調整するだけで済みます。

谷底以外ではまることはありますか？

あります。小さな谷や平らな場所で止まる場合も。そのため、勢いをつける方法や、一歩の大きさを自動調整する改良版が使われます。ふつうはAdamなどの改良版を選びます。

自分で設定する場面はありますか？

ツールでは学習率などの設定を変えることがあります。初期設定でも動きますが、学習が進まない、不安定になる場合は学習率などを調整します。変えるときは、一度に1つずつ変えるのが基本です。

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。

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