過学習とは、機械学習モデルが訓練データに過度に適合し、未知のデータに対する予測性能（汎化性能）が低下する現象です。訓練データの量を増やすことで、モデルがより多様なデータパターンを学習できるようになり、過学習を抑制し汎化性能を向上させる効果があります。
ITサービスマネージャ令和7年度 春期午前I問 2
令和7年度 春期 ITサービスマネージャ 午前I 問2
難度
標準
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。
選択肢
ア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。
イ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。
ウ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。
エ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。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
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- 何が問われるか
- 2進数・論理演算・確率・統計など、IT全般の土台となる数学・離散構造の理解度。
- 学習の進め方
- 公式の暗記ではなく、ビット表現や真理値表を「手で書ける」状態を作る。例題を3パターン以上手で解いて感覚化する。
- 関連キーワード
- 2進数論理演算シフト演算誤差確率情報量
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