ホーム › 応用情報技術者試験 › 令和7年度 春期 › 問3令和7年度 春期 応用情報技術者試験 問3テクノロジ系テクノロジ系2025年☆ ブックマークAIにおける機械学習の過程において,過学習と疑われたときの解消方法として,最も適切なものはどれか。訓練した時と同じ精度を出すために,訓練データをテストデータとして使用する。精度を高めるために,元の訓練データに加工を施し,訓練データの量を増やす。予測した結果に近づけるために,モデルをより複雑にする。より多くの未知のデータに対して予測できるように,汎化性能を下げる。購入状況を確認しています…正答2解説正解はイ。 過学習は訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が落ちる現象であり,訓練データを加工して量を増やすことで多様なパターンを学習させ抑制できる。 テストデータを訓練に使う,モデルを複雑にする,汎化性能を下げるは逆効果。← 問2問4 →まとめて解く令和7年度 春期を通しで解く(80問)→この回の他の問題令和7年度 春期 応用情報技術者試験 の全80問を見る →