AP過去問令和7年度春期午前問3 - 版の履歴

Yo-net: /* 回答・解説 */

2025-04-22T15:41:33Z

回答・解説

@@ 78行目: / 78行目: @@
-それに対して、
+　それに対して、
-モデルが犬や猫の一般的な特徴(耳の形や体の輪郭など)を学び、
+　モデルが犬や猫の一般的な特徴(耳の形や体の輪郭など)を学び、
-初めて見る犬や猫の画像でも正しく分類できるようになった
+　初めて見る犬や猫の画像でも正しく分類できるようになった
-このようなモデルは'''汎化性能が高い'''といえます。
+　このようなモデルは'''汎化性能が高い'''といえます。

Yo-net: /* 回答・解説 */

2025-04-22T15:21:59Z

回答・解説

← 古い版		2025年4月23日 (水) 00:21時点における版
54行目:		54行目:

	が答えです。		が答えです。


			汎化性能とは、機械学習モデルが訓練に使っていない未知のデータに対しても正しく予測できる能力のことを指します。


			もう少しやさしく言いかえると、


			'''訓練データにだけ詳しくなるのではなく、初めて見るデータにも対応できる力'''

			ということです。


			具体例を使って説明します

			たとえば、犬と猫の画像を分類するAIを作っているとします。

			訓練データには「特定の犬や猫の画像」しか含まれていないとします。

			モデルがその訓練データの犬や猫の特徴(たとえば背景や画像の明るさなど)ばかり覚えてしまうと、他の画像にうまく対応できません。

			この状態は'''過学習'''です。つまり「訓練データにだけ詳しくなった」状態です。


			それに対して、

			モデルが犬や猫の一般的な特徴(耳の形や体の輪郭など)を学び、

			初めて見る犬や猫の画像でも正しく分類できるようになった

			このようなモデルは'''汎化性能が高い'''といえます。

2025年4月22日 (火) 15:17にYo-netによる

2025-04-22T15:17:45Z

← 古い版		2025年4月23日 (水) 00:17時点における版
8行目:		8行目:

	=='''問3(問題文)'''==		=='''問3(問題文)'''==
			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。


	ア		ア　訓練したとき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		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		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		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。



	=='''回答・解説'''==		=='''回答・解説'''==
			この問題は、機械学習において'''過学習'''(オーバーフィッティング)が疑われる場合に、どのような対応が適切かを問うものです。


			過学習とは、モデルが訓練データに過度に適合してしまい、新しいデータ(未知のデータ)に対する予測性能が低下する現象です。これを防ぐ、または解消するには、モデルがより一般的なパターンを学べるような工夫が求められます。



			'''ア'''は❌間違いです。訓練したとき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。

			:→これは'''不適切'''です。訓練データをテストデータとして使用すると、モデルの性能評価が正しくできず、過学習に気付けなくなる恐れがあります。

			'''イ'''は✅正しいです。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。

			:→これは'''適切'''です。データの拡張(データオーギュメンテーション)によって訓練データを多様化させることで、モデルがより汎化しやすくなり、過学習の抑制につながります。

			'''ウ'''は❌間違いです。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。

			:→これは'''不適切'''です。モデルを複雑にすると、さらに訓練データに過度に適合する可能性が高まり、過学習が悪化する恐れがあります。

			'''エ'''は❌間違いです。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。

			:→これは'''不適切'''です。未知のデータに対応するには'''汎化性能を高める'''ことが重要であり、下げるのは逆効果です。


			したがって


			<span style = "background:linear-gradient(transparent 75%, #7fbfff 75%); font-weight:bold; ">
			イ</span>


			が答えです。

Yo-net: ページの作成:「AP過去問令和7年度春期午前問題に戻る AP過去問令和7年度春期午前問2前の問題へ AP過去問令和7年度春期午前問4次の問題へ　 =='''問3(問題文)'''== 　ア　イ　ウ　エ　　 =='''回答・解説'''== 　 AP過去問令和7年度春期午前問2前の問題へ AP過去問令和7年度春期午前問4次の問題へ […」

2025-04-22T09:28:57Z

ページの作成:「AP過去問令和7年度春期午前問題に戻る AP過去問令和7年度春期午前問2前の問題へ AP過去問令和7年度春期午前問4次の問題へ　 =='''問3(問題文)'''== 　ア　イ　ウ　エ　　 =='''回答・解説'''== 　 AP過去問令和7年度春期午前問2前の問題へ AP過去問令和7年度春期午前問4次の問題へ […」

新規ページ

[[AP過去問令和7年度春期午前#問題|AP過去問令和7年度春期午前問題]]に戻る

[[AP過去問令和7年度春期午前問2]]前の問題へ

[[AP過去問令和7年度春期午前問4]]次の問題へ

　

=='''問3(問題文)'''==
　

ア　

イ　

ウ　

エ　

　

=='''回答・解説'''==

　

[[AP過去問令和7年度春期午前問2]]前の問題へ

[[AP過去問令和7年度春期午前問4]]次の問題へ

[[AP過去問令和7年度春期午前#問題|AP過去問令和7年度春期午前問題]]に戻る

AP過去問 令和7年度春期 午前 問3 - 版の履歴

Yo-net: /* 回答・解説 */

Yo-net: /* 回答・解説 */

2025年4月22日 (火) 15:17にYo-netによる

AP過去問令和7年度春期午前問3 - 版の履歴