問題
データの代表性が不足していると、学習済みモデルが特定条件で性能低下を起こす可能性がある。
正解: ○
TF-188 · データ収集
G検定の一問一答模擬問題です。解説付きで個別に学習できます（公式の過去問ではありません）。
解説
学習データが一部の地域、属性、時間帯、環境に偏ると、それ以外の条件で汎化しにくくなります。社会実装ではデータの代表性と偏りの確認が重要です。
G検定の一問一答模擬問題です。解説付きで個別に学習できます（公式の過去問ではありません）。
データの代表性が不足していると、学習済みモデルが特定条件で性能低下を起こす可能性がある。
正解: ○
学習データが一部の地域、属性、時間帯、環境に偏ると、それ以外の条件で汎化しにくくなります。社会実装ではデータの代表性と偏りの確認が重要です。