Co je Overfitting?

Problém, kdy AI model se přespříliš naučí na trénovacích datech a špatně generalizuje.

🎯

Definice

Overfitting neboli Přefitování je problém, kdy AI model se "naučí nazpaměť" trénovací data tak detailně, že špatně funguje na nových, neviděných datech.

🎯

Účel

Nežádoucí jev, který snižuje schopnost modelu generalizovat a aplikovat naučené znalosti na nové situace.

⚙️

Funkce

Model si zapamatuje šum a specifické vzory trénovacích dat namísto obecných pravidel.

🌟

Příklad

Model rozpoznávání koček, který perfektně identifikuje kočky z trénovacích fotek, ale selhává na nových snímcích.

🔗

Související

Řeší se technikami jako regularizace, early stopping a data augmentation.

🍄

Chcete se dozvědět více?

Pokud vás zajímá více o Overfitting (Přefitování), kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!