問題 No.9
統計モデルや機械学習モデルを構築する際、予測の適合度を上げようとして変数の数やパラメータ数を増やしすぎると、手元のデータに過剰に適合する「過学習」が引き起こされる。モデルの予測精度（最大対数尤度）の高さと、モデルの複雑さ（パラメータ数）のペナルティとのバランスを定量的に評価し、最も汎化性能が高い最適なモデルを客観的に選択するための指標はどれか。
【正解の解説】
トイ・プロブレム
ディープラーニングとは、多層構造のニューラルネットワークを用いて高度な認識や処理を行う機械学習の手法です。
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【その他の選択肢の解説】
フレーム問題
機械学習とは、データからルールやパターンを学習し、予測や判断を行う人工知能の一部門の技術です。
記号接地問題
人工知能(AI)とは、コンピュータを使って人間の知的な活動（学習、推論、認識など）を再現する技術の総称です。
知識獲得のボトルネック
自然言語処理とは、人間が使う言葉をコンピュータに理解させ、処理させる技術です。