令和6年度 秋期 プロジェクトマネージャ試験 データベーススペシャリスト試験 エンベデッドシステムスペシャリスト試験 システム監査技術者試験 情報処理安全確保支援士試験 午前 I 問題 【共通】 問1
テクノロジAI・データ活用
この問題は2024(R6)秋 高度試験共通 午前Iに出題されたものです。出題時点の法令・制度に基づく内容のため、現行の内容と一致しない場合があります。
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AIにおける教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。
解答・解説を読む
正解: 選択肢エ
正解は エ です。
交差検証（クロスバリデーション）は、学習モデルの 汎化性能（未知のデータに対する予測能力）を正確に評価するための手法です。
保有しているデータを複数のグループ（分割）に分け、そのうちの一部を評価（テスト）用、残りを学習（訓練）用として使用します。この役割を順次入れ替えながら「学習」と「評価」を繰り返すことで、手元にあるデータ全体を無駄なく有効活用し、特定のデータ分割に依存しない信頼性の高い性能評価が可能になります。
各選択肢の解説
- ア：過学習を防ぐために回帰モデルにペナルティ項を加える手法は、正則化（Ridge回帰やLasso回帰など）に関する記述です。
- イ：複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し、結果を組み合わせて精度を高める手法は、アンサンブル学習に関する記述です。
- ウ：単一のモデルに関連する複数の課題を同時に学習させ、共通の要因を獲得させる手法は、マルチタスク学習に関する記述です。
- エ：データを複数のグループに分割し、学習用と評価用の役割を順に入れ替えて繰り返す手法であり、交差検証の正しい説明です。