機械学習のオプティマイザーは、モデルのパラメータを最適化するためのアルゴリズムです。モデルのパラメータを最適化することは、訓練データに適合するようにモデルを調整することを意味します。
代表的なオプティマイザー
確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD)
モデルのパラメータを更新するための基本的なオプティマイザーです。各訓練データのバッチごとに勾配を計算し、勾配の逆方向にパラメータを更新します。
ミニバッチ学習にはSGDが使われます。
モーメンタム（Momentum）
SGDの改良版で、過去の勾配情報を考慮してパラメータの更新を行います。モーメンタムは、更新の方向と速度を決定するために勾配の平均を使用します。物理的な動きに似ているため、勾配をボールを下ったいるイメージだとわかりやすいです。
アダグラッド（Adagrad）
パラメータごとに学習率を適応的に調整するオプティマイザーです。よく更新されるパラメータには小さな学習率を適用し、更新の頻度が低いパラメータには大きな学習率を適用します。
RMSprop
アダグラッドの改良版で、勾配の二乗の指数移動平均を使用して学習率を調整します。過去の勾配情報を指数的に減衰させることで、更新の効率を向上させます。移動平均をとることで、プラトーから抜け出すことができます。
アダム（Adam）
モーメンタムとRMSpropの学習率の適応的なスケジューリングを組み合わせたオプティマイザーです。Adamは、モーメンタムと勾配の二乗の指数移動平均を使用してパラメータを更新します。
これらは一部の代表的なオプティマイザーですが、他にも多くの種類が存在します。選択する最適なオプティマイザーは、特定の問題やモデルの性質によって異なります。実際の使用では、ハイパーパラメータ（学習率、モーメンタムの係数など）の調整や、様々なオプティマイザーの比較を通じて最適なオプティマイザーを見つける必要があります。
