問題
教材レビュー時の確認問題として、AIの基礎を学ぶ研修で、正則化を説明する場面で最も適切な説明を1つ選びなさい。
- A. 正則化は、モデルが複雑になりすぎないよう制約を加え、過学習を抑える手法。似た用語と比べるときは、対象・目的・仕組みを確認する。
- B. 学習時に一部のニューロンを無効化し、過学習を抑える手法
- C. あるタスクで学習した知識を別の関連タスクに活用する方法
- D. 特定の課題や用途に特化して能力を発揮するAI
過学習を避ける手法
生成AIパスポート 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: A）
正解は1です。実務場面では、正則化を「モデルが複雑になりすぎないよう制約を加え、過学習を抑える手法」として理解し、何に注意すべきかまで説明できることが重要です。ほかの選択肢は別概念の説明で、利用場面やリスクの焦点がずれています。実践演習では、定義を覚えるだけでなく、業務でその知識をどの判断に使うかまで結び付けて復習します。第1章では、AIの基礎用語を似た概念と区別できるかが重要です。実務寄りの問題では、定義に加えて、入力データ、出力結果、利用場面のどこで注意が必要かを考えると選びやすくなります。