【G検定対策】Transformerとは？なぜ文章生成が得意なのか？
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【G検定対策】過学習とは？わかりやすく整理
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過学習とはなんでしょうか。一言でいうと…
過学習 = 覚えすぎて応用できない状態
過学習 = 覚えすぎて応用できない状態
です。
AIはデータを使って学習しますが、そのデータに「最適化しすぎる」と新しいデータに対応できなくなります。
過学習はG検定では必ずと言っていいほど出題される項目です。
この記事では過学習を図解イメージでシンプルに整理します。
結論：過学習を1分で理解
モデルとは『AIがデータをもとに判断するための「仕組み」や「計算のルール」のこと』です。
過学習 とは 学習しすぎて、新しい問題に応用できない状態 です。
よくある誤解
ほぼ確実に引っかかるポイントです。
下記は 間違った認識 です。
学習すればするほど良い
精度が高いモデルは優秀
学習すればするほど良い
精度が高いモデルは優秀
ここが分からないと、この先すべてが曖昧になります。
人間での具体例
テストで考えてみてください。
過去問を丸暗記
↓
本番は違う問題
↓
解けない
これが過学習です。
つまり過学習の状態の時、AIは
「問題を理解した」のではなく
「答えを覚えただけ」
です。
モデルが賢すぎると…
モデルとは『AIがデータをもとに判断するための「仕組み」や「計算のルール」のこと』です。
学習の状態には3つの状態があります。
緑 ：学習不足（アンダーフィット）
青 ：ちょうど良い（適切）
オレンジ：過学習（オーバーフィット）
緑 ：学習不足（アンダーフィット）
青 ：ちょうど良い（適切）
オレンジ：過学習（オーバーフィット）
中央の状態（ちょうどよい（適切））が理想です
なぜ過学習が起きるのか
理由はシンプルです。
○ 学習データが少ない
○ 学習しすぎている
○ モデルが複雑すぎる
○ 学習データが少ない
○ 学習しすぎている
○ モデルが複雑すぎる
見落としがちなのは
モデルが賢すぎると逆にダメになる
ことです。
モデルとは『AIがデータをもとに判断するための「仕組み」や「計算のルール」のこと』です。
どうやって防ぐか
基本だけ押さえればOKです。
○ データを増やす
○ 学習を途中で止める（早期終了）
○ モデルをシンプルにする
○ データを増やす
○ 学習を途中で止める（早期終了）
○ モデルをシンプルにする
完璧に覚える必要はありません。「対策がある」と知ることが重要です。
G検定ではどう問われる？
G検定では以下がよく問われます。
- 過学習の意味
- アンダーフィットとの違い
- 対策方法
用語だけでなく「イメージ」で理解しておくと強いです
まとめ
最後にもう一度、過学習を振り返ります。
○ 過学習 = 覚えすぎて応用できない
○ 精度が高いだけではダメ
○「ちょうど良い学習」が最も重要
○ 過学習 = 覚えすぎて応用できない
○ 精度が高いだけではダメ
○「ちょうど良い学習」が最も重要
これがわかればG検定の過学習の問題は解きやすくなるはずです。
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書いている人
このブログの運営者（文系出身）です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
