学習

学習とは

AI・機械学習における「学習」とは、データからパターンやルールを抽出し、モデルのパラメータを最適化するプロセスです。

学習の種類

学習プロセス

1. データ収集・前処理
   ↓
2. モデルアーキテクチャ選択
   ↓
3. 損失関数定義
   ↓
4. 最適化アルゴリズム選択
   ↓
5. 学習（イテレーション）
   ↓
6. 検証・評価
   ↓
7. ハイパーパラメータ調整

学習における重要概念

過学習（Overfitting）

学習データに過度に適合し、未知のデータへの汎化性能が低下する現象。

対策:

• 正則化（L1/L2）
• ドロップアウト
• データ拡張
• 早期終了（Early Stopping）

勾配消失・爆発

深いネットワークで勾配が極端に小さく/大きくなる問題。

対策:

• バッチ正規化
• 残差接続（ResNet）
• 適切な初期化

LLMの学習プロセス

学習コストの目安

GPT-4クラスのモデル学習には数千万〜数億ドルの計算コストがかかるとされています。