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過学習

一言でいうと

過学習とは、学習用データに合わせすぎて、未学習のデータではうまく予測できなくなること。

ポイント

  • 本来の特徴だけでなく、学習データに偶然含まれる雑音などまで覚えてしまう。
  • 学習に使わないデータで性能を確認し、モデルの複雑さや学習量などを調整する。

まちがえやすいポイント

  • 学習データでの正解率が高いだけでは、実際に役立つモデルとは判断できない。

用語の重要度について

kakoloopの知識カードに基づく、学ぶ順番の目安です。IPAが公表する出題頻度や、次の試験に出る確率を示すものではありません。

Sランク
最初に身につけたい基本用語。意味を説明できるようにしましょう。
Aランク
基本とあわせて理解したい用語。似た言葉との違いも確認しましょう。
Bランク
基礎を固めた後に、具体例と結びつけて学ぶ用語です。
Cランク
理解の幅を広げる用語。関連する基礎用語と一緒に確認しましょう。
Dランク
余裕ができたら押さえたい補足的な用語です。

どの分野にも合格基準があります。重要度だけで学習範囲を決めず、苦手分野も補いましょう。