AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
検証曲線
過学習を検出するために、学習曲線と並行して別個の検証セットでのモデル性能を示すグラフ
用語
収束点
学習曲線と検証曲線が安定する時点で、追加データによる性能向上が期待できなくなることを示す
用語
汎化ギャップ
学習データと検証データでの性能差で、モデルが新しいデータに一般化する能力を測定する
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学習誤差
学習セットでのモデルの誤差測定で、過学習の可能性を評価するための基準として機能する
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検証誤差
学習中に使用されなかったデータセットで評価されたモデル性能で、実際の汎化能力を反映する
用語
学習プラトー
追加の学習データによるモデル性能の有意な向上が見られなくなる段階
用語
バイアス診断
学習曲線を分析し、モデルが未学習（高バイアス）でより複雑なモデルが必要かどうかを判断する
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バリアンス診断
学習誤差は低いが検証誤差が高い場合の過学習（高バリアンス）の特定
用語
モデルの複雑さ
学習曲線の形状に影響を与える要因で、モデルが複雑すぎると過学習を起こし、単純すぎると未学習になる傾向がある。
用語
臨界サンプルサイズ
モデルの安定した汎化性能を達成するために必要な最小限のトレーニングデータ数。
用語
クラス別学習曲線
各出力クラスごとに個別に分析する学習曲線で、不均衡な分類問題において特に有用。
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限界改善率
追加のトレーニングデータ単位を増やすことで得られる性能向上の尺度で、より多くのデータ収集の妥当性判断に役立つ。
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反復的クロスバリデーション
クロスバリデーションと学習曲線を組み合わせた手法で、様々なサンプルサイズにおける性能を堅牢に評価する。
用語
データ内のノイズ
トレーニングデータ内のランダムな誤差で、学習曲線の形状に影響を与え、モデルが達成可能な性能を制限する。
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