汎化性能（Generalization Performance）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

汎化性能（Generalization Performance）

汎化性能（Generalization Performance）とは、機械学習モデルが訓練データだけでなく未知の新しいデータに対してもどれだけうまく予測できるかを示す指標です。モデルが訓練データに対して非常に高い精度を持っていても、それが新しいデータに対して同じように高い精度を発揮できない場合、過学習（オーバーフィッティング）が起きている可能性があります。汎化性能（Generalization Performance）が高いモデルは、訓練データだけでなく、新しいデータにも対応できるため、実際の使用場面でも良好な結果を出すことが期待されます。

汎化性能（Generalization Performance）を評価するためには、モデルを訓練したデータ以外のテストデータや検証データを使って性能を測定します。このようにして、モデルが新しい状況に対してもどれだけ対応できるかを確認することが重要です。

汎化性能（Generalization Performance）関連用語

汎化性能（Generalization Performance）に関連する単語は以下の通りです。

汎化性能（Generalization Performance）やさしい解説

汎化性能（Generalization Performance）とは、AIが「新しいデータ」に対してもうまく対応できるかどうかを示す力のことです。AIは、トレーニングデータを使って学習しますが、学習したデータだけでなく、まだ見たことがない新しいデータに対しても正しい答えを出すことが重要です。

例えば、AIに動物の写真を見せて「これは犬だ」と教えたとします。汎化性能が高いAIなら、見たことがない別の犬の写真を見ても、ちゃんと「犬だ」と認識できる、ということです。もし、学習したデータだけに特化してしまうと、新しいデータでうまく答えられなくなってしまうので、汎化性能（Generalization Performance）が重要になります。

AI関連の用語集【まとめ】

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