AIモデルを作成する際に、外部へのアクセスや過剰適合の問題が発生することはよくあります。これらの問題を解決するために、以下の改良点を提案いたします。
1. 外部アクセスの管理: AIモデルが外部とのやり取りを行う場合、慎重に管理する必要があります。不要な外部アクセスを制限し、安全性を確保するために、適切なセキュリティ対策を実施してください。
2. データの正規化とフィルタリング: 過剰適合を防ぐために、入力データを正規化し、重要な特徴に絞り込むことが重要です。データフィルタリングや特徴選択などの手法を使用して、モデルが必要とする情報のみを学習させるようにしてください。
3. モデルの複雑さの制御: 過剰適合を防ぐために、モデルの複雑さを制御することも重要です。過度に複雑なモデルは、モデルが訓練データに適合しすぎてしまう可能性があります。モデルの容量やパラメータ数を調整し、適切なバランスを保つようにしてください。
4. データの分割と検証: モデルの評価を行うために、データをトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割してください。トレーニングセットで学習し、検証セットでモデルのパフォーマンスを監視し、テストセットで最終的な評価を行います。検証セットを使用して過剰適合を監視し、必要に応じてモデルを調整してください。
これらの改良点を考慮しながら、JavaScriptコードを見直し、外部アクセスの管理と過剰適合の問題の解決に取り組んでください。合わせて、データの正規化や特徴選択、モデルの複雑さの制御などの手法も適用してみることをおすすめします。また、必要に応じて他の技術やアルゴリズムを探求し、多角的なアプローチを試してみてください。