memrootじしょ
英和翻訳
validation data
.NET Core
Agent-based Modeling
IAM (Identity and Access Management)
Xamarin.Forms
Packing box
value engineering
P vs NP problem
V-model
quantity order
validation data
/ˌvælɪˈdeɪʃ(ə)n ˈdeɪtə/
ヴァリデーション データ
1.
モデルやシステムが正しく機能するかを確認するために使われるデータ。
特に機械学習やソフトウェアテストの分野で、訓練されたモデルや開発されたシステムが、実際にどの程度正確に、または意図した通りに動作するかを評価・検証するために使われる一連のデータです。これにより、モデルの汎化性能やシステムの信頼性を確認します。
The
machine
learning
model
was
fine-tuned
using
validation
data.
(その機械学習モデルは、検証データを用いて微調整された。)
The machine learning model
「機械学習モデル」は、データから学習するアルゴリズムのことです。
was fine-tuned
「微調整された」という意味で、性能を向上させるために少しずつ調整されたことを指します。
using validation data
「検証データを使用して」という意味で、モデルの性能評価や調整にこのデータが使われたことを示します。
It
is
essential
to
keep
the
validation
data
separate
from
the
training
data.
(検証データを訓練データとは別に保つことが不可欠である。)
It is essential
「それは不可欠である」「非常に重要である」という意味です。
to keep
「〜を保つ」「〜の状態を維持する」という意味です。
the validation data
「検証データ」は、モデルの評価に使われるデータです。
separate from the training data
「訓練データとは別に」という意味で、モデルの学習に使われるデータと区別することを指します。
Performance
metrics
are
often
calculated
on
the
validation
data
to
guide
hyperparameter
tuning.
(ハイパーパラメータの調整を導くために、多くの場合、検証データで性能指標が計算される。)
Performance metrics
「性能指標」は、システムの効率や正確さなどを測るための数値です。
are often calculated
「多くの場合計算される」という意味です。
on the validation data
「検証データ上で」という意味で、そのデータを使って計算されることを示します。
to guide hyperparameter tuning
「ハイパーパラメータの調整を導くために」という意味で、モデルの設定値を最適化する目的を述べます。
The
system's
robustness
was
tested
against
various
validation
data
sets.
(そのシステムの堅牢性は、様々な検証データセットに対してテストされた。)
The system's robustness
「そのシステムの堅牢性」は、システムが予期せぬ状況や入力にも耐えうる強さや安定性を指します。
was tested
「テストされた」「試験された」という意味です。
against various validation data sets
「様々な検証データセットに対して」という意味で、複数の異なる検証データを使って試験されたことを示します。
If
the
model
performs
poorly
on
the
validation
data,
it
might
be
a
sign
of
overfitting.
(もしモデルが検証データで性能が悪いなら、それは過学習の兆候かもしれない。)
If the model performs poorly
「もしモデルの性能が悪いなら」という意味です。
on the validation data
「検証データ上で」という意味です。
it might be a sign
「それは兆候かもしれない」という意味です。
of overfitting
「過学習の」という意味で、モデルが訓練データに過度に適合し、新しいデータへの汎化能力が低い状態を指します。
関連
training data
test data
dataset
machine learning
model evaluation
hyperparameter tuning
cross-validation