過学習とは、モデルが訓練データに過剰に適合しすぎてしまい、未知のデータに対しては汎化能力が低下する現象です。エの選択肢は、膨大なデータ学習で効果が得られない状況に対し、学習目標を明確化（報酬を与える）ことで、モデルが真の目的を理解し汎化能力を向上させるという側面を指していると解釈できます。
プロジェクトマネージャ令和4年度 秋期午前I問 2
令和4年度 秋期 プロジェクトマネージャ 午前I 問2
難度
標準
AIにおける過学習の説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
アある領域で学習した学習済みモデルを、別の領域に再利用することによって、効率的に学習させる。
イ学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で、未知のデータに対しては精度が下がる。
ウ期待している結果とは掛け離れている場合に、結果側から逆方向に学習させて、その差を少なくする。
エ膨大な訓練データを学習させても効果が得られない場合に、学習目標として成功と判断するための報酬を与えることによって、何が成功か分かるようにする。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
展開閉じる
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。
AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
分野「基礎理論」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 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
AI コパイロット
この問題を AI と深掘りする
用語解説・選択肢分析・類題生成をその場で対話。クイズモードでは解答→解説がゼロ遷移。
共有
ショート動画
関連する問題
基礎理論 の他の問題
- プロジェクトマネージャ2009年度 春期 午前I 問1(1+a)”の計算を、1+n×aで近似計算ができる条件として、適切なものはどれか。
- プロジェクトマネージャ2009年度 春期 午前I 問2次に示す有限オートマトンが受理する入力列はどれか。ここで、S₁は初期状態を,S₃は受理状態を表している。
- プロジェクトマネージャ2009年度 春期 午前I 問8論理式 X = A・B + A・B + A・Bと同じ結果が得られる論理回路はどれか。ここで、Dは論理積(AND), Dは論理和(OR), Dは否定論理積(NAND), ※は否定論理和(NOR)を表す。
- プロジェクトマネージャ2010年度 春期 午前I 問1多数のクライアントが、LAN に接続された1台のプリンタを共同利用するときの印刷要求から印刷完了までの所要時間を、待ち行列理論を適用して見積もる場合について考える。プリンタの運用方法や利用状況に関する記述のうち、M/M/1 の待ち行列モデルの条件に反しないものはどれか。
- プロジェクトマネージャ2010年度 春期 午前I 問2流れ図は、シフト演算と加算の繰返しによって2進整数の乗算を行う手順を表したものである。この流れ図中のa,bの組合せとして、適切なものはどれか。ここで、乗数と被乗数は符号なしの16ビットで表される。X, Y, Z は 32 ビットのレジスタであり、けた送りには論理シフトを用いる。最…