赤池情報量基準（AIC)
赤池情報量基準（AIC)
赤池情報量基準(AIC)は統計モデルの評価に用いる指標です。
まず、回帰を行う際、データへの当てはまりとモデルの複雑さを考慮します。データへの当てはまりに関してはよりデータへ当てはまっている方がいいと考えられます。しかし、その中でも訓練データにのみに適した状態である過学習に陥ってしまう場合があります。このように過学習になっている場合はモデルが複雑になっている場合があり、その点を考慮するとなるべくモデルは複雑ではない方が優れていると考えられます。これら2つのバランスを見極めることが重要であり、それらのバランスを示し、モデルをある程度正しく評価することができるものが赤池情報量基準(AIC)です。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ
クイズ
以下の文章を読み，空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ．
統計モデルにおいて，パラメータ数が少ないと高い精度は得られないが，多すぎると過適合に陥る可能性がある．統計モデルの評価指標である（ア）は，モデルの複雑さと過適合とのバランスをとる指標としてよく用いられる．
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
人工知能基礎講座はこちら↓
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ
