Wat is Overfitting?
Wanneer een AI-model te specifiek wordt getraind op trainingsdata en slecht presteert op nieuwe data.
Definitie
Overfitting is een probleem waarbij een AI-model te specifiek wordt getraind op de trainingsdata, waardoor het uitstekend presteert op bekende data maar slecht generaliseert naar nieuwe, ongeziene data.
Doel
Het herkennen en voorkomen van overfitting is cruciaal voor het ontwikkelen van robuuste AI-modellen die goed presteren in real-world scenario's.
Functie
Overfitting ontstaat wanneer een model te complex is voor de beschikbare data, waardoor het ruis en specifieke patterns leert in plaats van algemene regels.
Voorbeeld
Een model dat alle trainingsvoorbeelden uit het hoofd leert maar niet kan omgaan met nieuwe, vergelijkbare situaties, zoals een beeldherkenner die alleen specifieke foto-angles herkent.
Gerelateerd
Underfitting, Generalization, Regularization, Cross-validation
Wil je meer weten?
Als je meer wilt weten over Overfitting, neem contact met me op via X. Ik deel graag ideeën, beantwoord vragen en bespreek nieuwsgierigheden over deze onderwerpen, dus aarzel niet om langs te komen. Tot snel!