- 微分とは、ある瞬間の「変化の速さ」を計算する方法。
- 速度や位置といった情報が、時間や他の変数に対してどのように変化しているかを表す方法。
- 微分を使うことで、ある瞬間の変化量を基に、次の瞬間の変化を計算（予測）することができる。
微分は、恐れずに一言で言うと「傾きの 1 種」です。
通常、2 つの点を比べて、その変化量を「傾き」と言います。その 2 点を限りなく近づけることで「ある瞬間の傾き」を出すことを「微分」と言います。
数学の概念であり、変化の速さや勾配（傾き）を求める際に使われる重要な数学のツールで、簡単に言えば「変化の速さ」を計算する方法です。
例えば、自転車で移動しているとき、速度がどのくらい速くなっているかを知りたいとします。その場合、微分を使って速度の変化を計算することができます。微分を使うと、ある瞬間の速度を基に、次の瞬間の速度の変化を計算することができます。
もう少し具体的な例を挙げると、ある物体が一定の速さで動いているとします。その物体がある瞬間の位置から次の瞬間の位置に移動するまでの距離を考えます。微分を使うと、その瞬間の速さ（移動する速さ）を知ることができます。
つまり、微分はある量（例えば速度や位置）が、時間や他の変数に対してどのように変化しているかを表す方法です。
機械学習、特にニューラルネットワーク（NN）では、関数（ニューロンのこと）を使ってデータのパターンを学習します。この学習を、効率的に行うために微分が使われます。
各々の関数（ニューロン）はパラメーターを持っており、入力に対しての出力の変化量（傾き）が異なります。このパラメーターを変化させることを、NN では学習と呼びます。
その学習の過程で、各々の関数の傾き（変化量）が最適になるよう、パラメータを調整するのですが、この傾きを効率よく求めるために微分が使われます。