2025-02

Google Colabを使ってディープラーニングを体験！Pythonのコードを実際に動かし、DeepFaceライブラリで顔画像の分析に挑戦。初心者でもわずか10分でAI技術を学べます。

本記事では、ディープラーニングの学習アルゴリズム全体の流れを整理し、コードベースでどのように実装されるかを視覚的に解説します。データ処理、モデル処理、損失計算、勾配計算、パラメータ更新という学習プロセスを、実際のコードと対応させながら説明。特に、データの前処理、ミニバッチの役割、逆誤差伝搬の計算など、学習アルゴリズムの根幹となる概念を詳細に解説します。これを理解することで、ブラックボックスになりがちなディープラーニングの学習プロセスを直感的に把握し、モデル設計やチューニングに活かせるようになります。

本記事では、ディープラーニングにおける「ミニバッチ（mini-batch）」と「エポック（epoch）」の概念を詳しく解説します。全データを一度に処理するのではなく、ミニバッチ単位で学習を進めることで、メモリの節約・学習の安定化・計算効率の向上が可能になります。また、エポックを繰り返しながら、モデルを最適化するプロセスについても解説。3次関数のフィッティングを例に、ミニバッチ学習の直感的な理解を深めます。バッチサイズの選び方や、エポックをどのように設定すべきかについても具体的に紹介するため、実践的な知識が得られる内容になっています。