確率的勾配降下法（SGD）の考え方

確率的勾配降下法（SGD）の考え方｜StatQuest with Josh Starmer

通常の勾配降下で計算量が増える問題を導入として説明。

一部のデータを使って更新する方法と、その利用場面を扱う。

公開日：2019-05-14。長さ：653秒。確認範囲：概要・章立て。視聴前の目安（編集部）：通常の勾配降下法

原題：Stochastic Gradient Descent, Clearly Explained!!!

学習内容・前半のテーマ：通常の勾配降下で計算量が増える問題を導入として説明。／確認 2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=vMh0zPT0tLI

学習内容・後半のテーマ：一部のデータを使って更新する方法と、その利用場面を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=vMh0zPT0tLI

確認事項・制作者の訂正・内容の範囲：制作者は9:03の切片・傾きと9:33の傾きの表示に訂正を掲載している。／確認 2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=vMh0zPT0tLI

対象：AIのモデルと実装を体系的に学びたい人。形式：YouTube動画（個別教材）。言語：英語。日本語の要点は本資料庫で作成。日本語字幕・吹き替えの有無は視聴時に確認。。利用条件：YouTube公開動画。外部の書籍・会員サービス・実行環境は別条件。

確認事項（編集部）：制作者は9:03の切片・傾きと9:33の傾きの表示に訂正を掲載している。必要な前提知識を確認し、概要だけで理解が済んだとせず元の説明と計算例を参照する。

出典：StatQuest with Josh Starmer「Stochastic Gradient Descent, Clearly Explained!!!」／公開・更新情報：2019-05-14／確認日：2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=vMh0zPT0tLI

確率的勾配降下法（SGD）の考え方

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