「重みを変えると、何が変わる？」 「学習率が大きすぎると、どうなる？」 「訓練では当たるのに、初めて見るデータで外れるのはなぜ？」 荷物の重さから送料を予測する、機械学習の入門教材です。スライダーや設定を動かすと、予測の線と誤差がその場で変わります。最初はPythonを使わず、ブラウザだけで取り組めます。 ■ 3つの実験 01 予測を動かす：重みと切片を調整し、線の傾き・位置と誤差の関係を確かめます。 02 学習を眺める：学習率を変え、勾配降下法による更新を観察します。 03 未知のデータで比べる：モデルの複雑さとL2正則化を変え、訓練・検証の誤差を比較します。 ■ 学んだモデルを使ってみる 任意の重さを入力して送料を予測し、実際の送料とのずれを比較できます。予測のあとに、データの蓄積やモデルの見直しへどうつなげるかも説明しています。 ■ 内容物 ・3つのブラウザ実験と任意入力の予測機能 ・最初の10分の操作ガイド／用語・計算の説明 ・実験結果をテキストで保存する機能 ・Python再現サンプル（追加ライブラリ不要） ・合成データCSV／HTML・CSS・JavaScriptソース ■ はじめ方 ZIPをすべて展開し、フォルダ内のindex.htmlをブラウザで開きます。サーバー起動・コマンド入力・ログイン・APIキーは不要です。Windows・Mac別の開き方を「はじめに.txt」に記載しています。教材自体は外部通信を行いません。 ■ 利用環境 PCのJavaScript対応ブラウザ向けです。操作確認環境はmacOSのChromeです。スマートフォンよりPCでの利用をおすすめします。Pythonサンプルを実行する場合のみPython 3.10以上が必要です。 ■ 教材について 扱うのは回帰の基礎です。送料は説明用の合成データで、実際の配送サービスの料金を示すものではありません。ページの状態は自動保存されません。終了前に「実験メモを保存」で結果を残せます。 学習の全体像を解説した記事： https://qiita.com/Kitnet/items/7fdaca5c3d2a90f1b3f2 ■ 利用範囲 自身の学習のための使用・改変が可能です。コードの一部を自身のプログラムへ組み込むこともできます。教材やその改変版の再配布・転売・公開アップロードはできません。詳細は同梱のLICENSE.txtをご確認ください。 お問い合わせはBOOTHショップのメッセージからお願いします。 収録バージョン：v1.2.0