| 日本語 | 過学習 |
|---|---|
| English | Overfitting |
| 中文 | 过拟合 |
過学習とは
過学習は、モデルが学習データに過度に適合し、新しいデータに対する精度が落ちてしまう状態です。不良サンプルが少ない製造データでは特に起こりやすく、検証では高精度でも量産ラインで外れる原因になります。学習データの拡充、モデルの単純化、検証データの適切な分割で防ぎます。
Definition (English)
A state in which a model fits its training data too closely and performs poorly on new data. It is common with the small defect datasets typical of manufacturing.
释义（中文）
模型过度拟合训练数据、导致对新数据精度下降的状态。在不良样本稀少的制造数据中尤其容易发生。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：過学習」https://mfg-ai.com/terms/overfitting（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/overfitting"> <p>過学習は、モデルが学習データに過度に適合し、新しいデータに対する精度が落ちてしまう状態です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/overfitting">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：過学習」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。