公開レッスンプレビュー
明確な例とそれらを修正する方法を使用して、2 つの最も一般的な機械学習の失敗モードである過学習と過小学習を理解します。
このレッスンを終えると、次を理解できます:
最初の機械学習モデルのトレーニングが完了しました。トレーニング データに対して優れたパフォーマンスを発揮します。精度は 98% です。新しいデータでテストすると、精度は 61% とばらばらになりました。何が間違っていたのでしょうか? ほぼ確実に、モデルには 過剰適合 があります。これは機械学習で最も一般的な 2 つの故障モードのうちの 1 つであり、これを理解することは、その反対の 過小学習 と並んで、現実世界で実際に機能するモデルを構築するために不可欠です。
過学習と過小学習: ML モデルが失敗する理由 の一部です AI Sprouts（芽）
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