過学習とは

過学習とは、AIや機械学習のモデルが、学習用データを覚え込みすぎてしまう状態のことです。

訓練データでは高い精度を出せても、初めて見るデータに対しては正しく予測できなくなります。

つまり、「テスト問題を丸暗記して、本番で応用できない状態」に近いイメージです。

例えば、犬と猫を見分けるAIを作る場合、学習用の画像だけを細かく覚えすぎると、少し違う写真が入力されたときに正しく判定できないことがあります。

このように、未知のデータへの対応力が低くなることが過学習の問題です。

ITパスポート試験では、「訓練データには強いが、未知のデータに弱い状態」である点を覚えておきましょう。特に、AIモデルの精度評価では、学習データだけでなく新しいデータでも正しく予測できるかが重要です。

過学習を防ぐためには、データ量を増やしたり、学習を調整したりする方法が使われます。

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