機械学習で最急降下法が重要なのはなぜですか？アルゴリズムは、損失関数を最適化するために繰り返し実行されます。損失関数は、モデルが追加の数値（重みとバイアス）でどれだけうまく機能するかを記述し、勾配降下法を使用して最適なパラメーターを見つけます。ニューラルネットワークの線形回帰または重みの更新パラメーターの例。

コスト関数とは何ですか？

コスト関数（または損失関数）は、テストセットの出力の予測可能性を測定するためのコストを決定するのに役立ちます。目標は、コストを最小限に抑える重みとバイアスを見つけることです。また、MSE（平均二乗誤差）を使用して、yの真の値と予測値の差を測定します。回帰方程式は、hθ（ x ）=θ+θ1xの形式の直線です。ここで、重み（θ1）とバイアス（ θ0 ）です。

コスト関数の最適化。

機械学習モデルのほぼ主な目標は、コストの最適化を支援することです。

アイデアは、赤いピークを青い低さにすることです。そのためには、重みθ0とθ1を調整する必要があります。

最急降下法は、コスト関数の最適化に役立つ対応するパラメーターの最適値を見つけるために繰り返し実行されます。数学的には、導関数はコスト関数を最小化するのに役立ち、最小点を決定するのに役立ちます。