Vad är överanpassning inom AI?
Överanpassning är när en AI-modell lär sig träningsdata för väl och presterar dåligt på ny data.
Definition
Överanpassning (overfitting) är ett problem i maskininlärning där en modell lär sig träningsdata för detaljerat, inklusive brus och tillfälliga mönster, vilket resulterar i dålig generalisering till ny data.
Syfte
Att förstå och undvika överanpassning är kritiskt för att bygga robusta AI-system som fungerar bra i verkliga situationer, inte bara på träningsdata.
Funktion
En överanpassad modell visar hög noggrannhet på träningsdata men betydligt sämre prestanda på testdata eller ny data den inte sett förut.
Exempel
En bildklassificerare som memorerar alla träningsbilder perfekt men missklassificerar nya bilder eftersom den inte lärt sig generella mönster.
Relaterat
Generalization, Validation, Regularization, Cross-Validation, Model Complexity
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om Överanpassning, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!
Vad är ett Artefakt i Scrum?
I Scrum-sammanhang är ett artefakt ett element i utvecklingsprocessen som g...
Vad är en tester?
En tester, även känd som QA-ingenjör, har som huvudansvar att säkerställa a...
Vad är Empirisk Processkontroll?
Det är en arbetsledningmetod som bygger på anpassning, inspektion och trans...