交差検証は、学習モデルの汎化性能を客観的に評価する手法です。データセットを複数のグループに分割し、一部を訓練データ、残りを評価データとして順に組み合わせ、学習と評価を繰り返すことで、モデルの偏りを防ぎ、堅牢な性能評価を可能にします。
システム監査技術者令和6年度 秋期午前I問 1
令和6年度 秋期 システム監査技術者 午前I 問1
難度
標準
AIにおける教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。
選択肢
ア過学習を防ぐために、回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加え、訓練データへ過剰に適合しないようにモデルを調整する。
イ学習の精度を高めるために、複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し、学習の結果は組み合わせて評価する。
ウ学習モデルの汎化性能を高めるために、単一のモデルで関連する複数の課題を学習することによって、課題間に共通する要因を獲得する。
エ学習モデルの汎化性能を評価するために、データを複数のグループに分割し、一部を学習に残りを評価に使い、順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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- 何が問われるか
- 2進数・論理演算・確率・統計など、IT全般の土台となる数学・離散構造の理解度。
- 学習の進め方
- 公式の暗記ではなく、ビット表現や真理値表を「手で書ける」状態を作る。例題を3パターン以上手で解いて感覚化する。
- 関連キーワード
- 2進数論理演算シフト演算誤差確率情報量
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