De gevaren van overaanpassing in AI-modellen: overaanpassing begrijpen en voorkomen

Overaptness is een fenomeen dat optreedt wanneer een AI-model te goed is in het vastleggen van trainingsgegevens en als gevolg daarvan te gespecialiseerd raakt in die specifieke dataset. Dit kan ertoe leiden dat het model slecht presteert op nieuwe, onzichtbare gegevens. Met andere woorden: het model heeft de ruis in de trainingsgegevens geleerd in plaats van de onderliggende patronen. Dit kan gebeuren als de trainingsgegevens beperkt of vertekend zijn, of als het model te veel aansluit bij de trainingsgegevens. Overmatigheid kan worden voorkomen door tijdens het trainingsproces technieken als regularisatie, vroegtijdig stoppen en kruisvalidatie te gebruiken. Deze technieken helpen voorkomen dat het model te gespecialiseerd wordt voor de trainingsgegevens en moedigen het aan om beter te generaliseren naar nieuwe gegevens.