AIと機械学習の基礎概念応用問題
機械学習モデルの訓練において、訓練データのサイズを大幅に増やした場合、過学習（Overfitting）に対してどのような影響が期待されるか？
A.過学習がさらに悪化し、モデルの汎化性能が低下する
✗ 訓練データを増やすことで、モデルはより多様なパターンを学習できるため過学習は軽減される傾向があります。
B.過学習が軽減され、モデルの汎化性能が向上しやすくなる← 正解
✓ 正解です。訓練データを増やすと、モデルが特定のデータに依存しにくくなり、汎化性能が向上しやすくなります。
C.訓練データが増えても過学習には一切影響しない
✗ 訓練データのサイズは過学習に大きく影響します。データ量が少ないほど過学習しやすくなります。
D.バイアスが増加し、モデルが単純になりすぎる
✗ データ量の増加はバイアスを直接増加させるものではなく、主にバリアンス（過学習）の低減に寄与します。