問題 No.1681
機械学習における「検証データ（バリデーションデータ）」の役割として、最も適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
モデルの学習プロセスにおいて、ハイパーパラメータの調整や過学習の兆候を随時確認し、最適なモデルを選択するために使用するデータ
モデルの訓練中、訓練データ以外のデータに対する性能を確認することで、パラメータ調整や早期終了の判断に役立てます。
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【その他の選択肢の解説】
最終的なモデルの予測精度を客観的に評価し、未知のデータに対する汎化性能を確定させるために使用するデータ
モデルの最終性能評価を行うのはテストデータであり、検証データは学習中の調整に用いるデータであるため誤りです。
ニューラルネットワークの重みパラメータやバイアスを更新するために、勾配計算および誤差逆伝播法に直接使用するデータ
重みの最適化に直接使われるのは訓練データであり、検証データは更新そのものには関与しません。
学習済みモデルの推論結果がビジネス上の目的を達成できているか、現場のユーザーによる最終的な受入テストで使用するデータ
開発フェーズの検証データとは異なり、デプロイ後の品質確認やユーザー評価を目的としたデータの説明であるため誤りです。