用語集:　「過学習」　＜ー　基本AI用語です

今回は「過学習」についてコメントをさせて頂きます。

AIと関係？

「過学習（Overfitting）」:　機械学習や統計学において、モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまう現象を指します。つまり、訓練データに対しては非常に高い性能を示す一方で、新しい未知のデータに対しては予測性能が低くなる状態を指します。

過学習は、モデルが訓練データのノイズや外れ値にまで適合してしまうために生じることがあります。モデルが訓練データを過度に「記憶」してしまうことで、汎化性能（新しいデータへの適応能力）が低下してしまうためです。
過学習の特徴としては以下のようなものがあります：

1. 訓練データに対する予測性能が非常に高い：過学習したモデルは、訓練データに対して非常に高い精度や性能を示します。つまり、訓練データに対してはよく適合しているように見えます。

2. 汎化性能が低い：一方で、新しい未知のデータに対しては予測性能が低く、一般化できていないことが多いです。

過学習を防ぐためには、いくつかの手法があります：

1. トレーニングデータの増加：過学習を防ぐには、より多くのトレーニングデータを用意することが効果的です。

2. モデルの複雑さの調整：モデルの複雑さを適切に調整することで、過学習を緩和することができます。複雑なモデルは訓練データに対しては高い性能を示すかもしれませんが、汎化性能が低下する可能性が高くなります。

3. 正則化（Regularization）の使用：正則化は、モデルの学習過程でパラメータの値を制約する手法で、過学習を防ぐ効果があります。

4. クロスバリデーション：トレーニングデータをさらに複数のセットに分割してモデルを評価するクロスバリデーションを行うことで、過学習を検知しやすくなります。

過学習は機械学習の重要な課題であり、適切な対処が必要です。モデルの性能を最適にするためには、過学習という問題に対して注意深く取り組む必要があります。

一言では：　「コンピューターが手元にあるデータから学習しすぎた結果、予測がうまくできなくなってしまった」という状態です。