目標は、新しい未知のデータに適切に一般化されるトレーニング済み (適合済み) モデルを作成することです。適合済みモデルは、保持されたデータセット (検証データセットとテスト データセット) からの「新しい」例を使用して評価され、新しいデータを分類する際のモデルの精度が推定されます。
https://en.wikipedia.org/wiki/Training,_validation,_and_test_sets#:~:text=Training%20dataset,- A%20training%20dataset&text=The%20goal%20is%20to%20produce,accuracy%20in%20classifying%20new%20data.

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer

セクション: Azure 上の会話型 AI ワークロードの機能について説明します。

Explanation:

参照：
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/microsoft-conversational-ai-tools-enable-developers-to-build-connect-and-manage-intelligent-bots