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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
解答
イ
解説
- 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。
転移学習の説明です。 - 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。
適切です。
過学習の説明です。 - 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。
誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）の説明です。 - 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。
強化学習の説明です。
参考情報
分野・分類
| 分野 | テクノロジ系 |
| 大分類 | 基礎理論 |
| 中分類 | 基礎理論 |
| 小分類 | 情報に関する理論 |
出題歴
- AP 令和4年度秋期 問4
