確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）

確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent、SGD）とは、機械学習アルゴリズムを訓練する際に使われる最適化手法の一つで特に大規模なデータセットに対して効率的に学習を行うための手法です。勾配降下法は、モデルの誤差を最小化するために、パラメータ（重み）を少しずつ更新する方法ですが通常の勾配降下法では全てのデータを使って更新を行います。これに対して、確率的勾配降下法では、データ全体ではなく、ランダムに選んだ1つまたは少数のデータポイントを使って重みを更新します。

このアプローチにより計算コストが大幅に削減されるため、特に大規模なデータセットやリアルタイムのシステムで効果を発揮します。SGDの特徴は、各ステップでの重み更新がやや不安定な場合もあるものの、そのランダム性が最終的にはより良い最適解を見つける助けになる点です。SGDは、ニューラルネットワークの学習やディープラーニングのトレーニングにおいて広く利用されています。

確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）関連用語

確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）に関連する単語は以下の通りです。

確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）やさしい解説

確率的勾配降下法（SGD）は、AIが少しずつ学んで賢くなるための計算方法です。AIは、沢山のデータを使って学習しますが全部のデータを一度に使うのではなく、SGDではデータを1つずつもしくは少しだけランダムに選んで計算します。これにより、計算が速くなり、大きなデータでも素早く学習できます。

例えば、毎回クラス全員のテスト結果を見て勉強するのではなく、ランダムに1人か2人の結果だけを見て勉強していくイメージです。少しランダムなので、毎回の学習が少しバラバラになることもありますが、最終的には良い答えにたどり着くことが多いです。

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