今回は過剰適合(かじょうてきごう)です。
統計学やAIの学習などで、与えられたモデルには適合するけど、現実の一般データと一致しなくなってしまう状態です。AI学習では過学習と言います。
AIとかに、与えたデータが多すぎて、与えられたデータに対するチェックが厳しくなりすぎAIの判断に偏りが生じて、現実のデータを正しく分析出来なくなってしまうことです。
データを入力しすぎても偏っちゃうんだ。
やっぱり、人間はそう言う所はすごいんだね。
人間だって思い込みがありますよ。子供のころ、食べてまずいと思ったら、ずっと思い込んでたりするでしょ、味覚は変わっていくのに。
まあ、そう言う所はあるけどさ。
AIなども過学習をしてしまうと、少しでもパターンが異なると「違う」と判断してしまうことがあるのですが、そうなってしまうと完全に一致しないと「違う」判断してしまうわけです。
そういうプログラムが役に立たない、と言うこと自体が教訓になりますよね。
なるほど、たしかに。