Bahaya Overaptness dalam Model AI: Memahami dan Mencegah Overfitting

Overaptness ialah fenomena yang berlaku apabila model AI terlalu pandai menangkap data latihan, dan akibatnya, ia menjadi terlalu khusus untuk set data khusus tersebut. Ini boleh menyebabkan model berprestasi buruk pada data baharu yang tidak kelihatan.

Dalam erti kata lain, model telah mempelajari bunyi dalam data latihan dan bukannya corak asas. Ini boleh berlaku apabila data latihan adalah terhad atau berat sebelah, atau apabila model terlampau padan pada data latihan.

Keterlaluan boleh dicegah dengan menggunakan teknik seperti regularisasi, pemberhentian awal dan pengesahan silang semasa proses latihan. Teknik ini membantu untuk mengelakkan model daripada menjadi terlalu khusus kepada data latihan dan menggalakkannya untuk membuat generalisasi yang lebih baik kepada data baharu.