体重の更新

重みの更新は、学習プロセス中にモデルのパラメータを調整することだよ。簡単に言うと、モデルをタスクを上達させようとしている生徒だと思ってみて。生徒が練習すると、フィードバックをもらって上達するんだ。このフィードバックは、何が上手くいっていて、何を改善する必要があるかを教えてくれる。

機械学習の文脈では、重みは特定の特徴や入力が予測をする上でどれくらい重要かを表してる。モデルが新しい情報を見ると、重みの更新を使って理解を深めるんだ。つまり、新しいデータに基づいて、情報の重要性を変えるってこと。

モデルが学ぶときは、予測をテストして重みを調整するサイクルを繰り返す。このプロセスは、以前に学んだことを思い出しながら新しい情報を取り入れるのに役立つ。これらの更新の目標は、時間が経つにつれてモデルをより正確で効果的にすることだよ。