Die Gefahren der Überanpassung in KI-Modellen: Überanpassung verstehen und verhindern

Overaptness ist ein Phänomen, das auftritt, wenn ein KI-Modell die Trainingsdaten zu gut erfassen kann und sich dadurch übermä+ig auf diesen bestimmten Datensatz spezialisiert. Dies kann dazu führen, dass das Modell bei neuen, unsichtbaren Daten schlecht abschneidet. Mit anderen Worten: Das Modell hat das Rauschen in den Trainingsdaten und nicht die zugrunde liegenden Muster gelernt. Dies kann passieren, wenn die Trainingsdaten begrenzt oder verzerrt sind oder wenn das Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist. Eine Überanpassung kann durch den Einsatz von Techniken wie Regularisierung, frühem Stoppen und Kreuzvalidierung während des Trainingsprozesses verhindert werden. Diese Techniken tragen dazu bei, zu verhindern, dass das Modell zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert wird, und ermutigen es, sich besser auf neue Daten zu verallgemeinern.