コンピュータが学ぶとは、誤った予測を少しずつ改善していくことです。本記事では、住宅価格を題材に、線形回帰がどのように最初の予測線を描き、勾配降下法を用いてその精度を向上させるかを説明しています。誤差を測定し、最小化することで最適な予測線を導く方法が紹介され、さらに誤差関数の形状や勾配の利用方法も解説されています。これは深層学習など複雑なモデルにも応用される基本概念です。