ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）とは、機械学習モデルの訓練においてデータセットを小さなグループ（ミニバッチ）に分けて学習を行う手法です。モデルは、データ全体ではなく、各ミニバッチに対して誤差を計算し、パラメータ（重み）を更新していきます。これにより、1回の学習で使用するデータ量が少なくなり、計算負荷を軽減しながらも安定した学習が可能になります。

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）は、通常のバッチ学習（全データを使う学習）よりも効率的で確率的勾配降下法（SGD）のように1つずつデータを使う方法よりも安定しています。ミニバッチサイズは、モデルの性能と計算速度のバランスを取るために調整され、一般的には、数十から数百のデータポイントで構成されます。

この手法は、特に大規模データセットや深層学習（ディープラーニング）において、メモリ使用量を抑えながら効率的に学習を進めるために広く使われています。

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）関連用語

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）に関連する単語は以下の通りです。

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）やさしい解説

ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）は、AIがデータを使って勉強するとき、全てのデータを一度に使うのではなく、小さなグループに分けて少しずつ勉強する方法です。たとえば、クラス全員のテストを一度に見て勉強する代わりに、少人数のグループに分けて、そのグループごとに勉強していくイメージです。

これにより、AIは効率よく学習できるだけでなく、コンピュータのメモリを無駄に使わずに済むため、計算も早く進みます。ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）は、大量のデータを扱うときに特に便利な方法です。

AI関連の用語集【まとめ】

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