正答2
解説
正解は2です。
機械学習の用語のうち、過学習（オーバーフィッティング）の意味を問う問題です。
過学習は、モデルが訓練データの細かな特徴や雑音まで覚え込んでしまう状態です。
【選択肢別解説】
1：× 学習済みモデルを別の領域に再利用して効率よく学習させるのは、転移学習の説明です。
2：○ 訓練データでは精度が高いのに、未知のデータでは精度が下がる現象が過学習です。
訓練データに合わせすぎて汎化性能が落ちることが原因です。
3：× 出力と正解の誤差を出力側から入力側へ逆向きに伝えて重みを調整するのは、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）の説明です。
4：× 成功を示す報酬を与えて望ましい行動を学ばせるのは、強化学習の説明です。
【ポイント】
過学習の対策には、訓練データを増やす、正則化を行う、検証用データで学習を早めに打ち切るなどがあります。
転移学習・誤差逆伝播法・強化学習は、過学習とセットで選択肢に並びやすい用語です。