機械学習の一番の目的は「学習」です。これは、データから最適な予測や判断をするための「モデル」を作ることを意味します。このモデル作成の過程で、「損失関数」と「最適化」は非常に大事な要素となります。これらの概念を、実際の日常の出来事を使ってシンプルに解説していきます。
損失関数は、シンプルに言うと「モデルの予測が実際の答えとどれだけ違っているか」を数値で表すものです。
あなたはアイスクリームの店を運営しています。ある日の売上を「100 個」と予測しましたが、実際の売上は「80 個」でした。この予測のズレ、つまり「20 個」の違いが、損失関数の一例です。
この違い（ズレ）を小さくするほど、予測が正確になる、というわけです。
最適化は、この「ズレ」を最も小さくするようなモデルのパラメータを見つけるプロセスのことを言います。
アイスクリームの味（甘さやミルクの量など）を少し変えることで、もっと多くのお客さんが購入してくれるかもしれません。この味の調整を繰り返し、最も売上が上がる味を見つけることが、「最適化」の一例です。
機械学習の文脈で言えば、この「味の調整」はモデルのパラメータを変えることに相当し、それによって「ズレ」が最小となるパラメータを見つける作業となります。
機械学習における「損失関数」とは、モデルの予測がどれだけ正解からズレているかを数値で示すものです。そして「最適化」は、そのズレを最小にするようなモデルのパラメータを見つけるプロセスのことを指します。これらは、機械学習モデルを「学習」させる上で欠かせない要素となっています。