Pericolele supraadaptarii în modelele AI: înțelegerea și prevenirea supraadaptării

Supraaptitudinea este un fenomen care apare atunci când un model AI este prea bun la captarea datelor de antrenament și, ca urmare, devine excesiv de specializat pentru acel set de date specific. Acest lucru poate duce la o performanță slabă a modelului pe date noi, nevăzute.

Cu alte cuvinte, modelul a învățat mai degrabă zgomotul din datele de antrenament decât din modelele de bază. Acest lucru se poate întâmpla atunci când datele de antrenament sunt limitate sau părtinitoare sau când modelul se adaptează excesiv la datele de antrenament. Aceste tehnici ajută la prevenirea ca modelul să devină prea specializat față de datele de antrenament și îl încurajează să se generalizeze mai bine la date noi.