Was ist das Re-Lernen eines Modells des maschinellen Lernens?
** Das Re-Learning des Modells des maschinellen Lernens** ist ein Phänomen, bei dem das Modell zu gut an die Daten der Lernprobe angepasst ist, aber nicht gut an neue Daten arbeitet, die es bisher nicht gesehen hat. Dies kann dazu führen, dass das Modell seine Fähigkeit verliert, die Vorhersagen zu verallgemeinern und korrekt zu machen. Re-Learning kann aus verschiedenen Gründen auftreten, zum Beispiel aufgrund eines zu komplexen Modells, zu kleinen oder lauten Samples oder unzureichender Regularisierung. * Es gibt verschiedene Methoden, um Umerziehung zu bekämpfen, wie z.B. die Größe der Stichprobe zu erhöhen, die Komplexität des Modells zu reduzieren oder eine Regularisierung oder Auswahl von Themen anzuwenden. *