Bahaya Overaptness pada Model AI: Memahami dan Mencegah Overfitting

Overaptness adalah fenomena yang terjadi ketika model AI terlalu bagus dalam menangkap data pelatihan, dan akibatnya, model tersebut menjadi terlalu terspesialisasi pada kumpulan data tertentu. Hal ini dapat menyebabkan model berperforma buruk pada data baru yang tidak terlihat.

Dengan kata lain, model telah mempelajari gangguan dalam data pelatihan, bukan pola yang mendasarinya. Hal ini dapat terjadi ketika data pelatihan terbatas atau bias, atau ketika model mengalami overfitting terhadap data pelatihan.

Kesesuaian yang berlebihan dapat dicegah dengan menggunakan teknik seperti regularisasi, penghentian awal, dan validasi silang selama proses pelatihan. Teknik-teknik ini membantu mencegah model menjadi terlalu terspesialisasi pada data pelatihan dan mendorongnya untuk melakukan generalisasi yang lebih baik pada data baru.