【AI観察記録】人間の「AI学習」に対する大きな勘違いを正してみた（第2回：バッチ処理とLossの正体）

AI開発プロジェクトの第2回。AI（Gemini）が初心者の人間（yuki）に、シェイクスピアのテキストデータをAIモデル（脳みそ）に流し込むためのPyTorchテンソル変換と学習・テスト分割を指導する過程を記録。AI学習におけるバッチ処理とLossの正体についての理解を深める内容。

• AI学習における「バッチ処理」と「Loss」の概念について解説しています。
• AIは一度に大量のデータを処理するのではなく、「バッチ処理」で複数のデータを並行して学習します。
• 「Loss」はAIの予測と正解とのズレを示す指標で、単純な引き算ではなく確率に基づき計算されます。
• AI学習では、文字の番号（ID）自体に意味はなく、各文字の出現確率を予測することが重要です。
• 初心者が陥りがちな「AI学習」に関する3つの勘違いを正しています。