テクノロジ系 / 基礎理論
汎化
学習済みモデルが、学習データだけでなく未知のデータにも適切に対応できる性質。
もう少し詳しく
AIや機械学習では、学習データにだけ合うモデルでは実運用で役に立ちません。汎化は、見たことのないデータに対しても妥当な予測や分類ができる能力を表します。過学習は汎化を妨げる代表的な問題です。
試験での見方
犬と猫の画像分類モデルが、学習に使っていない新しい写真でも正しく分類できる。
テクノロジ系 / 基礎理論
学習済みモデルが、学習データだけでなく未知のデータにも適切に対応できる性質。
AIや機械学習では、学習データにだけ合うモデルでは実運用で役に立ちません。汎化は、見たことのないデータに対しても妥当な予測や分類ができる能力を表します。過学習は汎化を妨げる代表的な問題です。
犬と猫の画像分類モデルが、学習に使っていない新しい写真でも正しく分類できる。
訓練データで高精度でも、テストデータで悪い場合は過学習です。未知データへの強さが汎化性能の核心です。