生成AIパスポート用語集機械学習

正則化とはせいそくか

答え：○。適切な量の情報だけを学ぶようにして、訓練データへの過剰な適合を避けます。

英語Regularization分野機械学習出題重要度★★★公式テキスト公式テキスト第1章「過学習を避ける手法」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

正則化の意味

正則化とは、機械学習で過学習を防ぐための手法の一つで、モデルが複雑になりすぎないように制約をかけることで、訓練データの細かなノイズまで覚え込むのを防ぐ方法です。具体的には、モデルのパラメータの大きさなどを制限し、適切な量の情報だけを学ぶようにすることで、未知のデータへの対応力を保ちます。

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モデルは、パラメータを自由に大きく動かせるほど、訓練データの一つひとつにぴったり合わせた複雑な形になりがちです。これが過学習につながります。正則化は、パラメータが極端な値をとるとペナルティが課されるようにするなどして、モデルを「ほどほどに単純」な状態に保ちます。

たとえるなら、細かすぎる説明を禁止して「要点だけで説明しなさい」と制約をかけるようなものです。結果として、データ全体に共通する大まかな傾向をとらえたモデルになり、汎化性能が高まります。

正則化は、モデルのパラメータを制限するなどしてモデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐ手法である。

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答え：○

適切な量の情報だけを学ぶようにして、訓練データへの過剰な適合を避けます。