AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）
解説
正解はCです。バリデーションデータは、トレーニング中にモデルの汎化能力を評価し、過学習を防ぐために使用されます。
Aは間接的に関係しますが、バリデーションデータの主な目的はモデルの性能評価です。
Bは誤りで、バリデーションデータ自体で追加トレーニングは行いません。
Dは、データセットの前処理とは無関係です。
Aは間接的に関係しますが、バリデーションデータの主な目的はモデルの性能評価です。
Bは誤りで、バリデーションデータ自体で追加トレーニングは行いません。
Dは、データセットの前処理とは無関係です。
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No.13 解説
機械学習モデルのトレーニングにおいて、データセットの分割は重要なステップです。一般的に、データセットはトレーニングデータ、バリデーションデータ、テストデータに分割されますが、バリデーションデータセットの主な役割はどれでしょうか？
- モデルの過学習を防ぐために使用する
- モデルの性能を向上させるために追加トレーニングを行う
- モデルの汎化能力を評価するために使用する
- データセットの前処理を行うために使用する