令和4年度 秋期 プロジェクトマネージャ試験 データベーススペシャリスト試験 エンベデッドシステムスペシャリスト試験 システム監査技術者試験 情報処理安全確保支援士試験 午前 I 問題 【共通】 問2
テクノロジAI・データ活用AI の技術(機械学習・生成AI の仕組み)
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。
解答・解説
正解: 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。
過学習（オーバーフィッティング） とは、機械学習のモデルが学習用の訓練データに適合しすぎた結果、訓練データ以外の未知のデータ（テストデータ）に対する予測精度（汎化性能）が低下してしまう現象です。
各選択肢の解説
- ア：誤り。ある領域で学習したモデルを別の領域の学習に再利用する手法は、転移学習の説明です。
- イ：正解。訓練データに対しては高精度でも、未知のデータに対して精度が下がる現象であり、過学習の適切な説明です。
- ウ：誤り。結果側から逆方向に学習させて誤差を少なくする手法は、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムである 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション） の説明です。
- エ：誤り。成功と判断するための報酬を与えることによって学習を進める手法は、強化学習の説明です。