モデル最適化

-損失関数の役割- 損失関数は、機械学習モデルのパフォーマンスを測定するための数値指標です。学習中に、モデルは入力データに対して予測を行い、予測値と実際の値との差分を損失関数で計算します。この差分を損失と呼びます。モデルの目標は、損失を最小限に抑えるようにパラメーターを調整することです。 損失を最小化することは、モデルがデータを正確に予測することを意味します。つまり、モデルが学習するにつれて、与えられた入力に対して、より正確な出力を生成できるようになります。このプロセスにより、モデルは未確認のデータに対しても高い予測精度を示すようになります。