AI における過学習の説明

ある領域で学習した学習済みモデルを，別の領域に再利用することによって，効率的に学習させる。

学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で，未知のデータに対しては精度が下がる。

期待している結果とは掛け離れている場合に，結果側から逆方向に学習させて，その差を少なくする。

膨大な訓練データを学習させても効果が得られない場合に，学習目標として成功と判断するための報酬を与えることによって，何が成功か分かるようにする。