過学習とは、モデルが訓練データに過剰に適合し、未知のデータへの汎化性能が低下する状態である。訓練データの量を増やすことで、モデルがより多様なパターンを学習し、特定のデータに偏って適応することを防ぎ、汎化性能の向上が期待できるため、過学習の解消方法として適切である。
情報処理安全確保支援士令和7年度 春期午前I問 2
令和7年度 春期 情報処理安全確保支援士 午前I 問2
難度
標準
AI における機械学習の過程において、過学習と疑われたときの解消方法として、最も適切なものはどれか。
選択肢
ア訓練した時と同じ精度を出すために、訓練データをテストデータとして使用する。
イ精度を高めるために、元の訓練データに加工を施し、訓練データの量を増やす。
ウ予測した結果に近づけるために、モデルをより複雑にする。
エより多くの未知のデータに対して予測できるように、汎化性能を下げる。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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- 何が問われるか
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