「耳で学ぶG検定」
第27話「機械学習の概要⑪」
〜正しい評価のためのデータ分割：訓練・テスト・検証〜
AIモデルの正しい評価方法を徹底解説！「社内では完璧だったのに実際のサービスでは使えない」失敗を防ぐデータ分割の重要性を、英語テストの例から理解しやすく説明。訓練・検証・テストデータの3段階評価から、過学習の危険性、k-分割交差検証まで──ECサイトの購買予測やデータの偏り対策など、実務に直結する知識を分かりやすく紹介します。
🔑【今回のキーワード】
・データ分割（訓練・検証・テストデータ）
・過学習（オーバーフィッティング）
・k-分割交差検証
・ホールドアウト検証
・平均二乗誤差・平均絶対誤差
・実用例（ECサイト購買予測・画像認識・データの偏り対策）
【G検定に役立つ書籍】※試験対策はこの3冊があれば十分
◾️ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
※公式テキストなので、まずは目を通した方がいい一冊
◾️ 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
※問題と解説のバランスがよく分かりやすい。
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※赤いシートがついてきてキーワードが隠せるので覚えやすい
