学習曲線（機械学習）

Learning Curve がくしゅうきょくせん

高頻出 ⚪ 旧用語テクノロジ系新しい技術

意味・解説

学習データの数や学習回数（エポック）の増加に伴い、AIモデルの誤差や精度がどのように変化するかをグラフ化したもの。

訓練データの誤差と検証データの誤差を比較することで、モデルが『過学習（過剰適合）』しているか、『未学習（学習不足）』であるかを視覚的に判定する。

「AIの『成長記録』」です。

1.過学習の兆候：

訓練データの誤差は減り続けるのに、検証データの誤差が途中から上がり始めたら「過学習」です。

2.未学習の兆候：

どちらの誤差も高いままで下がらないなら「未学習」です。ポイントは、グラフの形を見ることで「もっとデータを増やすべきか」「モデルをシンプルにすべきか」という、開発の次の戦略が明確に判断できるからです。

学習曲線を分析した結果、訓練誤差と検証誤差の乖離が大きかったため、正則化を強めて過学習を抑制した。

同義語: ラーニングカーブ

分類: 機械学習のモデル評価・診断