テストベッド
Test Bed
てすとべっど
テストを行うために用意する、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、テストデータ、ツールなどの環境。本番の環境をできるだけ再現し、テストの結果が本番での振る舞いを反映するようにする。IoTや通信などの分野では、新しい技術を実際に近い条件で検証するための実験設備を指すこともある。
Past Exams
過去問での出題
過去問で 5 回出題（情報処理安全確保支援士試験 3・システムアーキテクト試験 1・エンベデッドシステムスペシャリスト試験 1）
出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。
Related
関連キーワードの用語
本番の環境とほぼ同じ構成で用意し、リリースの直前に最終的な確認を行うための環境。開発環境やテスト環境では見つけにくい、設定や外部との連携、性能の問題を、本番に反映する前に確かめる。
機械学習で、学習データで学習させたモデルの性能を学習の途中で評価し、ハイパーパラメータの調整やモデルの選択に使うデータ。最終的な性能の評価に使うテストデータとは分けて用意する。
テストに使う入力データを、指定した条件や形式に従って自動的に作成するツール。大量のデータや境界値を含むデータを効率よく用意でき、テストの準備の手間を減らす。
データの一部を伏字や別の値に置き換えて、元の値が分からないようにする手法。クレジットカード番号の下4桁以外を「*」で隠して表示する場合や、本番データの個人情報を架空の値に置き換えてテスト用のデータを作る場合などに使う。
データを学習用とテスト用（必要なら検証用も）に1回だけ分け、学習用で作ったモデルをテスト用で評価する手法。7対3や8対2の比率で分けることが多い。手軽で計算量も少ないが、評価結果がどのデータがテスト用に入ったかに左右されるので、データが少ない場合は交差検証を使う。
学習に使っていない未知のデータに対してモデルが出す予測の誤差（の期待値）。機械学習が最終的に小さくしたいのはこの誤差で、学習に使わなかったテストデータでの誤差で見積もる。訓練誤差が小さいのに汎化誤差が大きいときは過学習を疑う。