コスト関数（Cost Function）
機械学習における全データセットに対する予測誤差の総和や平均を表す関数。モデルの全体的な性能を評価し、最適化の目標として学習プロセスを導く重要な指標
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勾配降下法（Gradient Descent）
機械学習における最も基本的な最適化アルゴリズム。目的関数の勾配に従ってパラメータを更新し、最小値を効率的に探索する数学的手法
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ハイパーパラメータ（Hyperparameters）
機械学習モデルの学習プロセスを制御し、性能を左右する重要な設定値。学習率から正則化係数まで、適切な調整がモデルの成功を決定する要素
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学習率（Learning Rate）
機械学習における最も重要なハイパーパラメータの一つ。勾配降下法でのパラメータ更新幅を制御し、学習の速度と安定性を決定する重要な要素
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モデル圧縮（Model Compression）
大規模な機械学習モデルのサイズや計算量を削減しながら性能を維持する技術。量子化、プルーニング、知識蒸留などの手法により、エッジデバイスでの効率的な推論や実用的なデプロイメントを可能にする
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最適化（Optimization）
機械学習においてモデルのパラメータを調整し、目的関数を最小化または最大化するプロセス。勾配降下法をはじめとする様々なアルゴリズムで効率的な学習を実現する基盤技術
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