AIと機械学習の基礎概念定義問題
機械学習において「過学習（Overfitting）」とは何を指すか？
A.モデルがトレーニングデータに対して精度が低く、テストデータに対しても精度が低い状態
✗ これは「未学習（Underfitting）」の説明です。過学習はトレーニングデータに対して高精度だが汎化しない状態を指します。
B.モデルがトレーニングデータに対して過度に最適化され、新しいデータへの汎化性能が低下した状態← 正解
✓ 正解です。過学習はモデルがトレーニングデータに過度に適合し、未知データへの予測精度が低下する状態です。
C.モデルのパラメータ数が少なすぎて、データの複雑なパターンを学習できない状態
✗ これは「未学習（Underfitting）」の原因の一つであるモデルの複雑さ不足の説明です。
D.モデルのトレーニングに必要なデータ量が不足している状態
✗ データ不足は過学習を引き起こす要因の一つですが、過学習の定義そのものではありません。