एआई मॉडल में ओवरएप्टनेस के खतरे: ओवरफिटिंग को समझना और रोकना
ओवरएप्टनेस एक ऐसी घटना है जो तब होती है जब एक एआई मॉडल प्रशिक्षण डेटा को कैप्चर करने में बहुत अच्छा होता है, और परिणामस्वरूप, यह उस विशिष्ट डेटासेट के लिए अत्यधिक विशिष्ट हो जाता है। इससे मॉडल नए, अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन कर सकता है। दूसरे शब्दों में, मॉडल ने अंतर्निहित पैटर्न के बजाय प्रशिक्षण डेटा में शोर सीखा है। ऐसा तब हो सकता है जब प्रशिक्षण डेटा सीमित या पक्षपाती हो, या जब मॉडल प्रशिक्षण डेटा से अधिक फिट हो रहा हो। प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान नियमितीकरण, शीघ्र रोक और क्रॉस-सत्यापन जैसी तकनीकों का उपयोग करके ओवरएप्टनेस को रोका जा सकता है। ये तकनीकें मॉडल को प्रशिक्षण डेटा के लिए बहुत अधिक विशिष्ट बनने से रोकने में मदद करती हैं और इसे नए डेटा को बेहतर ढंग से सामान्यीकृत करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।
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