Nebezpečí přehnanosti v modelech umělé inteligence: Pochopení a prevence nadměrného vybavení

Overaptness je jev, ke kterému dochází, když je model AI příliš dobrý v zachycování trénovacích dat, a v důsledku toho se stane příliš specializovaným na tento konkrétní soubor dat. To může vést k tomu, že model bude na nových, neviditelných datech fungovat špatně.… Jinými slovy, model se naučil spíše šum v trénovacích datech než základní vzorce. To se může stát, když jsou trénovací data omezená nebo zkreslená, nebo když je model příliš přizpůsoben trénovacím datům. Tyto techniky pomáhají zabránit tomu, aby se model stal příliš specializovaným na trénovací data, a povzbuzují jej k lepšímu zobecnění na nová data.