Yapay Zeka Modellerinde Aşırı Uyumun Tehlikeleri: Aşırı Uyumu Anlamak ve Önlemek

Aşırı uyum, bir yapay zeka modelinin eğitim verilerini yakalamada çok iyi olması ve bunun sonucunda söz konusu veri kümesine aşırı derecede uzmanlaşması durumunda ortaya çıkan bir olgudur. Bu, modelin yeni, görünmeyen veriler üzerinde düşük performans göstermesine yol açabilir.

Başka bir deyişle, model, temel kalıplardan ziyade eğitim verilerindeki gürültüyü öğrenmiştir. Bu, eğitim verileri sınırlı veya önyargılı olduğunda ya da model, eğitim verilerine gereğinden fazla uyduğunda meydana gelebilir.

Aşırılık, eğitim süreci sırasında düzenlileştirme, erken durdurma ve çapraz doğrulama gibi teknikler kullanılarak önlenebilir. Bu teknikler, modelin eğitim verilerine fazla özelleşmesini önlemeye yardımcı olur ve onu yeni verilere daha iyi genelleştirmeye teşvik eder.