Was bedeutet es für ein Modell der künstlichen Intelligenz, eine Überanpassung zu haben?
Übertragbarkeit ist ein Problem, das auftritt, wenn ein künstliches Intelligenzmodell zu gut für Trainingsdaten geeignet ist, was dazu führt, dass das Modell durch Verallgemeinern und Erstellen von Vorhersagen über neue oder unsichtbare Daten während des Trainings eine schlechte Leistung hat. Übertragbarkeit kann auftreten, wenn das Modell zu komplex in Bezug auf die Größe oder Qualität der Trainingsdaten ist, was das Modell sehr empfindlich auf Lärm und Schwankungen der Trainingsdaten reagiert, anstatt allgemeine und nützliche Muster zu erfassen. Das Ergebnis ist, dass das Modell ausgezeichnete Leistung in Trainingsdaten hat, aber schlechte Leistung in Validierungs- oder Testdaten, was darauf hindeutet, dass es nicht in der Lage ist, genaue Vorhersagen in neuen Situationen zu verallgemeinern und zu machen. Um Überanpassungen zu vermeiden, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden, wie die Verringerung der Komplexität des Modells, die Erhöhung der Menge an Trainingsdaten, die Anwendung von Regularisierungstechniken, wie das Entfernen von geringfügigen Features oder die Anwendung von Strafen in der Verlustfunktion des Modells, sowie die Durchführung von Cross-Validierungs- oder Splitting-Trainings- und Validierungsdaten in geeigneter Weise.