これが実用的な例であり、うまくいけば理解しやすい例を説明してください。

体重に基づいて人の高さを予測しようとしていると想像してください。人（x）の重量を取る方程式を作成し、数（w）を掛けて推定高さ（y）を与えることから始めます。しかし、この方程式は常にすべての人にとって正しく機能するとは限りません。たとえば、より軽い人の高さを過大評価し、重い人の高さを過小評価する可能性があります。

この場合、バイアス用語は、方程式の微調整のように機能し、より良い予測を行うのに役立ちます。方程式が軽い人の高さを過大評価している場合、バイアス用語を調整して予測された高さを下げることができます。

したがって、バイアス用語は、特定の問題に基づいて結果を微調整する方法を提供することにより、人工ニューロンがより良い予測を行うのに役立ちます。
Here's a practical example and hopefully easy to understand example to illustrate this:

Imagine you're trying to predict the height of a person based on their weight. You might start by creating an equation that takes the weight of a person (x) and multiplies it by a number (w) to give you the estimated height (y). But, this equation might not always work correctly for everyone. For example, it might overestimate the height for lighter people and underestimate the height for heavier people.

In this case, the bias term acts like a tweak to the equation to help it make better predictions. If the equation is overestimating the height for lighter people, you can adjust the bias term to bring down the predicted height, and vice versa for heavier people.

So, the bias term helps the artificial neuron to make better predictions by providing a way to fine-tune the results based on the specific problem.