過学習とは
AIが練習データを丸暗記しすぎて、新しいデータにうまく対応できなくなる現象。
生成AIパスポート公式シラバス(2026年2月試験より適用)第1章「AI(人工知能)」の収載語です。
まず1問、解いてみる
答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。
AIが訓練データに適合しすぎて、未知のデータにはうまく対応できなくなる現象を何という?
- A転移学習(学んだ知識を別の課題に流用する方法)
- B強化学習(試行錯誤と報酬で行動を学ぶ方法)
- C過学習(オーバーフィッティング)
- D破局的忘却(新しい学習で以前の知識を忘れてしまう現象)
同じ選択肢に並んだ語(区別して覚える)
当サイトの問題で、過学習と同じ選択肢の欄に並んだ語です。
ありがちな誤解と訂正
当サイトの問題「過学習を防ぐ手法の一つ「アーリーストッピング」の説明として、最も適切なものはどれか。」の誤答の選択肢から。
×パラメータの値が大きくなりすぎないようにペナルティをかけ、複雑になりすぎないように調整する手法
○パラメータの値にペナルティをかけるのは「正則化」。過学習対策の仲間。
この問題の正解=「データの一部を検証用にとっておき、AIの出来ばえを定期的にチェックし、悪化しそうな頃合いで学習を打ち切る」
同じ問題に登場した語
当サイトでの登場(実測)
当サイトの問題バンク321問のうち、過学習は6問に登場します。 内訳=意味を直接問う問題1問・問題文に登場4問・ひっかけ役(誤答の選択肢)1問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が2問あります(これは「問われた」に数えていません)。
登場した単元=第1章 AI(人工知能)
※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。
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最終更新:(運営:Meritorious)
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