L1損失

機械学習では、学習を通じてデータに潜むパターンや法則を見つけ出し、未知のデータに対する予測を行います。この予測の良し悪しを評価する方法の一つが、損失関数です。損失関数とは、モデルが予測した値と実際の値との間のずれの大きさを測る指標のことを指します。 損失関数の値が小さければ小さいほど、モデルの予測が実際の値に近い、すなわち予測精度が高いことを意味します。逆に損失関数の値が大きい場合は、モデルの予測が実際の値から大きく外れており、予測精度が低いことを示します。機械学習モデルの学習は、この損失関数の値を可能な限り小さくするようにモデルのパラメータを調整していくプロセスと言えます。 損失関数の種類は様々で、それぞれ異なる特徴と用途を持っています。例えば、回帰問題と呼ばれる連続した数値を予測するタスクでは、予測値と実測値の差の二乗の平均を計算する平均二乗誤差や、差の絶対値の平均を計算する平均絶対誤差がよく用いられます。平均二乗誤差は大きなずれに敏感に反応する一方、平均絶対誤差は外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。 一方、分類問題と呼ばれるデータのカテゴリーを予測するタスクでは、クロスエントロピーと呼ばれる損失関数がよく使われます。これは予測の確信度と実際のカテゴリーとのずれを測る指標です。 このように、扱う問題の種類やデータの特性に合わせて適切な損失関数を選ぶことが、高性能な機械学習モデルを構築する上で非常に重要です。適切な損失関数を選択することで、モデルはより正確な予測を行うことができるようになります。そして、その結果として、様々な分野で役立つ精度の高い予測モデルを生み出すことができるのです。