🏔️ ミニ脳を構築する: AI の学習方法
AI は誤差が小さくなるように重みを選択することで「学習」します。自分で重りを動かし、最低点（誤差が最小になる点）を見つけます。次に、「自動的に学習させる」をクリックします。モデルがどのように自動的に同じことを行うかがわかります。
重さ: -2.40エラー: 5.210 ステップ
目標: ボールを最低点まで下げる - そこでは誤差が最小限になります。
🐢 ゆっくり危険な ⚡
💡 これがニューラルネットワークの学習方法です
これは「勾配降下法」です。モデルは誤差がどの方向に発生するかを調べ、そこにステップを踏みます。学習速度が速すぎるので、低地を飛び越えて飛び散ります（または飛び散ります）。小さすぎる - 学習するには永遠に時間がかかります。実際の AI も同じことを行いますが、一度に数百万の重みを使用するだけです。