勾配降下法とは
AIが学習する際に、予測の誤り（誤差）を最小にするようパラメーターを少しずつ調整する計算手法のこと。誤差の傾き（勾配）を計算し、坂を下るように数値を更新していく。
たとえるなら — 霧で周囲が見えない山の中で、足元の傾斜を手がかりに一歩ずつ最も低い谷底を目指して下りていくような方法です。
研究学習と評価最急降下法勾配法
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