過学習
AIシステムがトレーニングデータ内のノイズや特殊性を学習してしまい、新たな未確認データに対する一般化能力が低下するモデリングの問題です。
モデルの複雑性（パラメータが多すぎること）により、一般的なパターンを学習する代わりに、学習データの例を記憶してしまう場合に発生します。主な兆候として、学習時の精度は高い一方で、検証／テスト時の性能が低いことが挙げられます。ガバナンスの実践としては、定期的なクロスバリデーションの実施、学習損失と検証損失の乖離の監視、正則化手法（ドロップアウト、重み減衰）の適用、ならびにモデルを本番環境に投入する前に許容可能な汎化ギャップを定義することが含まれます。
自動運転AIは、シミュレーションでは99%の検出精度を示した一方で、実環境のテスト走行では70%にとどまりました。エンジニアは過学習を特定し、ドロップアウト層を追加するとともに、多様な照明条件を取り入れて学習データを拡張し、再学習を実施しました。その結果、導入前にシミュレーションと実環境テストの双方で、バランスの取れた90%の精度を達成しました。
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