正則化

正則化は、機械学習モデルが訓練データに過剰に適合する過学習を防ぐための重要な技術です。モデルの複雑さを制限することで、未知のデータに対する汎化性能を向上させます。これにより、ノイズや偶然の相関を学習するのを抑え、実世界での予測精度を安定させる役割を果たします。深層学習や統計モデルにおいて、解の一意性を保証したり、計算の安定性を高めたりする目的でも広く用いられており、現代のデータサイエンスにおいて不可欠な概念です。