学習理論

学習理論は、機械学習がデータから汎化する能力を得るしくみや、必要なデータの量などを、数学的に調べる理論です。

■ 試験で押さえるポイント

• モデルの表現力と、必要な学習データの量の関係を扱います。

• 過学習が起こる理由の説明にも使われます。

■ 過去問での着眼点

機械学習の性能を理論的に裏付けるものである点を押さえます。

例: 複雑なモデルほど、汎化するために多くの学習データが必要になることを示します。