未学習
意味・解説
AIの学習が不十分で、学習データに対しても未知のデータに対しても、正解率が低いままの状態。アンダーフィッティング。
モデルが単純すぎて、データに潜む複雑なパターンを捉えきれていないこと。過学習（過学習）の対義語。学習回数が少なすぎる、あるいはモデルの性能が低すぎることが主な原因となる。
くわしく
「そもそも勉強量が足りず、練習問題すら解けない状態」です。
1.原因:
判別したい事象に対してAIのニューロン数が少なすぎる、または学習の繰り返し回数（エポック数）が不足している場合に起こります。
2.対策:
モデルをより複雑なものに変える、入力する特徴量を増やす、学習時間を延ばすなどが有効です。
例文
予測精度が目標値を大きく下回っていたため、未学習であると判断し、ニューラルネットワークの階層を深くした。
同義語: アンダーフィッティング, 過小適合
対義語: 過学習, オーバーフィッティング
分類: 機械学習の課題