過学習（オーバーフィッティング）は、機械学習において最も重要な概念の一つです。モデルが訓練データに過度に適合し、新しい未知のデータに対する汎化性能が低下する現象を指します。

AWS AIF-C01認定では、過学習の検出方法と対策手法の理解が重要です。特に、実際のビジネス場面での判断能力が求められます。

過学習の判断は、訓練精度とテスト精度の乖離で行います。以下が典型的な症状です。

バイアス-バリアンス・トレードオフは、過学習を理論的に理解する重要な概念です。モデルの誤差はバイアス、バリアンス、ノイズの3つで構成されます。

ノイズは、データに含まれる測定誤差や外的要因による不規則な変動です。ノイズは削減不可能な誤差であり、どれだけ優れたモデルでも完全には除去できません。

過学習対策では、モデルがノイズまで学習しないよう、バイアスとバリアンスのバランスを適切に調整することが重要です。

AWSでは、過学習対策のための包括的なツールセットが提供されています。

過学習の理解を実践的な問題で確認しましょう。各問題は実際のビジネス場面で想定される状況を反映しており、短時間で正確な判断ができる能力を養います。

過学習の検出と対策は、データ精度の乖離監視、バイアス-バリアンス理論の理解、AWS Clarifyによるバイアス検出の3つの観点で体系的に取り組むことが重要です。

これらの対策により、予防的モニタリングと継続的改善を通じて、実運用レベルの機械学習システムを構築できます。試験では、これらの概念の使い分けと実践的判断が重要です。