解説
連続的な時間の流れを、コンピュータで計算できるように「コマ切れ」にすること。この刻み幅を大きくできれば計算が速くなる。
さらに詳しく解説
離散化とは
離散化（Discretization）は、連続的なデータや関数を、有限個の離散的な値や区間に変換する処理です。AIや機械学習のデータ前処理や数値計算で使用されます。
AI分野での活用
データ前処理
連続値の特徴量（年齢、収入など）を離散的なカテゴリ（「20代」「30代」など）に変換します。一部の機械学習アルゴリズムでは離散化されたデータの方が扱いやすい場合があります。
量子化
ニューラルネットワークの重みやアクティベーションを連続値から離散値（例: 8bit整数）に変換する量子化も離散化の一種です。モデルの軽量化・高速化に寄与します。
数値シミュレーション
連続的な物理法則を計算機で解くために、空間や時間を離散的な格子点に分割します。選点法もその一手法です。
[ODE Solver](/glossary/ode-solver)との関連
常微分方程式（ODE）のソルバーは、連続的な微分方程式を離散化して数値的に解きます。