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)

正解 C問題
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解説
正解はCです。L2正則化は、パラメータに対するペナルティを導入し、モデルの複雑さを制限することで過学習を防ぎます。
Aは、予測速度には直接影響しません。
BはL1正則化(ラッソ回帰)の特徴であり、L2ではパラメータはゼロにはなりません。
Dはデータセットのサイズに関係しません。

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正答率 67%
No.37 解説
機械学習モデルのトレーニング中に「正則化(Regularization)」は、過学習を防ぐために使用される手法です。L2正則化(リッジ回帰)は、モデルのパラメータにペナルティを課すことで過学習を防ぎます。L2正則化の主な効果は何ですか?
  • モデルの予測速度を向上させる
  • パラメータの値をゼロにする
  • モデルの複雑さを制限する
  • データセットのサイズを増加させる

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