須多先生

解説動画では 過学習と汎化性能について解説されていましたね
いかがでしたか？

深田 あい

AIの精度が良くなかったのは 用意した訓練データが1種類しかなかったことが原因かもしれませんね

須多先生

そうですね
ですから 訓練データがかたよらないように注意をしながら 訓練データの量と種類を増やしてみましょう

須多先生

たとえば 深田さんのおじいさん以外の人が書いた数字も 訓練データとしてAIに与えてみると汎化性能が向上するでしょう

徳井 天

じゃあ ここにいるみんなで0から9までの数字を書いて それを訓練データにするのはどうかな？

須多先生

それもよい案ですが 今回はさらに手軽に「外部データ」を使って 訓練データを増やしましょう

深田 あい

外部データというと データを購入したり インターネット上に無料で公開されているデータをダウンロードする方法のことですね

須多先生

よく覚えていましたね
「MNIST（エムニスト）」と呼ばれる6万枚の訓練データと 1万枚の評価データからなる手書き数字のデータ群が公開されていますので 今回はそれを使用して AIに再学習させてみましょう

徳井 天

6万枚 それはすごい量だな

須多先生

MNISTの中には 上手な字から かなり癖のある字まで様々なデータが入っていますので それを使ってAIを学習させることで 過学習を避け 汎化性能が向上することが期待できます

須多先生

それでは STAR Colabの演習を用意しましたので 次のアクティビティの指示に従って進めてください