ओव्हरफिटिंगचे संभाव्य परिणाम असे आहेत: - प्रमाणीकरण संच खराब कामगिरी. - एखादा फंक्शन जो ओव्हरफिट आहे तो व्हॅलिडेशन डेटासेटमधील प्रत्येक आयटमबद्दल अधिक माहिती मागण्याची शक्यता आहे. - एक ओव्हरफिट केलेले फंक्शन साध्या फंक्शनपेक्षा कमी पोर्टेबल असण्याची शक्यता आहे. - एका मशीन लर्निंग मॉडेलच्या प्रशिक्षण संचातून वैयक्तिक प्रशिक्षण प्रकरणांचे तपशील पुन्हा तयार करणे शक्य होऊ शकते.
कृपया खालील मजकूरात वर्णन केलेल्या ओव्हरफिटिंगचे संभाव्य परिणाम मला द्या
Context:परिणाम  ओव्हरफिटिंगचा सर्वात स्पष्ट परिणाम म्हणजे वैधता डेटासेटवरील खराब कामगिरी. इतर नकारात्मक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट आहेः  एक ओव्हरफिट फंक्शन वैधता डेटासेटमधील प्रत्येक आयटमबद्दल इष्टतम फंक्शनपेक्षा अधिक माहिती मागण्याची शक्यता आहे; हे अतिरिक्त अनावश्यक डेटा एकत्रित करणे महाग किंवा त्रुटी-प्रवण असू शकते, विशेषतः जर प्रत्येक वैयक्तिक माहिती मानवी निरीक्षणाद्वारे आणि मॅन्युअल डेटा-प्रविष्टीद्वारे एकत्रित केली जावी.  एक अधिक जटिल, ओव्हरफिट केलेले फंक्शन साध्यापेक्षा कमी पोर्टेबल असण्याची शक्यता आहे. एका टोकावर, एक-परिवर्तनीय रेषेचा परावर्तन इतका पोर्टेबल आहे की, आवश्यक असल्यास, ते हातानेही केले जाऊ शकते. दुसर्या टोकावर असे मॉडेल आहेत जे केवळ मूळ मॉडेलरच्या संपूर्ण सेटअपची अचूक डुप्लिकेट करून पुनरुत्पादित केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे पुन्हा वापर किंवा वैज्ञानिक पुनरुत्पादन कठीण होते.  एका मशीन लर्निंग मॉडेलच्या प्रशिक्षण संचातून वैयक्तिक प्रशिक्षण प्रकरणांचे तपशील पुन्हा तयार करणे शक्य आहे. उदाहरणार्थ, प्रशिक्षण डेटामध्ये संवेदनशील वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती (पीआयआय) समाविष्ट असेल तर हे अवांछित असू शकते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि कॉपीराइटच्या क्षेत्रातही ही घटना समस्या निर्माण करते, काही जनरेटिव्ह डीप लर्निंग मॉडेल जसे की स्थिर प्रसार आणि गिटहब कॉपिलॉटच्या विकसकांवर कॉपीराइट उल्लंघनासाठी दावा दाखल करण्यात आला आहे कारण हे मॉडेल त्यांच्या प्रशिक्षण डेटामधून काही कॉपीराइट आयटम पुनरुत्पादित करण्यास सक्षम असल्याचे आढळले आहे.