バイアスと分散の影響
The Effects of Bias and Variance
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
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概要
とは、の精度や各グループに対する性能に影響する。高バイアスは（単純すぎて、学習データでも新データでも悪い）、高分散は（学習データに過剰に合わせ、新データで悪い）を招く。によっては、全体では正確でも特定グループで悪くなることもある。
Bias and variance affect accuracy and how the model performs across groups. High bias leads to underfitting (too simple; poor on training and new data), high variance to overfitting (too tuned to training data; poor on new data). Across demographic groups, a model may be accurate overall yet poor for one group.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| Bias (model) | |
| ぶんさん | Variance |
| Underfitting | |
| Overfitting | |
| Demographic groups | |
| Inaccuracy |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 4 › Task 4.1
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