1時間、新しい勉強をするようにしています。今は「機械学習」を勉強しています。人工知能の作り方、みたいなやつです。機械学習では、「訓練用のデータ」を用意して。それを使って、機械に学習させます。機械は、そのデータを使って、「答えにたどりつく式」を導き出して。「未来の数字の予測」など、できるようになります。そんな機械学習では、「過学習」という問題があります。その名の通り、「学習させ過ぎること」です。「いっぱい学習させて、何が悪いんだ?」と思いません?僕は最初、めっちゃ思いました。過学習は、「訓練用のデータ」のことだけ考えている状態です。「見たこともない新しいデータ」には、弱いんです。訓練用のデータに、ピッタリ完璧に合う式を、機械は導き出す。それは、ピッタリ合わせるために、とても複雑な式になる。Learningコースより。(機械学習を学ぶなら超オススメ!)だから、見たことない新しいデータにその式を使うと、ヘンテコな答えが出てくる。見たことないデータには、全然役立たない。これが「過学習」という状態です。「見たことないデータにも対応できる」ようにしないといけない。この力を、汎化(はんか)能力といいます。過学習を防ぎ、見たことない新しいデータに対応できる汎化能力。これを身につけるには、別のアプローチが必要です。人間の学習も、機械学習に似ています。人間にとっても「過学習」は、よろしくない。中学生が定期テストです。試験範囲、配られます。「ワークを3周、4周するのに、点数がイマイチ伸びない。」という悩み、よく聞きます。ワークを過学習し過ぎてるんですね。(もちろん「提出のために1回だけやる」よりは、はるかにいいですが。)ワークはあくまでも、「訓練用のデータ」です。試験に出るのは、「見たこともない新しいデータ」です。ワークばっかりやってても、ある時点から力が伸び悩みます。しても答えを覚えるなど、してしまうからです。これでは、「見たこともない新しい問題を解く力」は身につかない。見たこともないテストの問題に対応するには?実戦的な問題を、テスト形式でこなしていくことです。ワークでほどほどに学習して、力をつけて。実戦的な練習を繰り返して。間違えることで、そこからまた新たに学習をして、さらにパワーアップして。実践練習をして...この繰り返しで、力はついていきます。機械も人間も、学習の仕方は本当に似ています。みんなの力がグングン伸びる環境創り。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。