訓練フェーズと汎化フェーズ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/15 15:33 UTC 版)
「機械学習」の記事における「訓練フェーズと汎化フェーズ」の解説
多くの教師あり機械学習のモデルでは、実際の汎化を行う前に訓練もしくは学習と呼ばれる作業が発生し、機械学習のモデルは「訓練アルゴリズム」と「汎化アルゴリズム」のペアとして捉える事ができる。訓練アルゴリズムは訓練データを入力として受け取り、パラメータと呼ばれる値θを出力する。パラメータは直観的には訓練データから有用な情報を引き出した「学習結果」であり、汎化の際にはこの「学習結果」であるθを使って汎化を行う。すなわち、汎化アルゴリズムは入力xの他にパラメータθをも入力として受け取り、 p ( y ∣ x ) {\displaystyle p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )} （ないしそこから決まる値）を求める。
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