Identificare una possibile causa per cui un algoritmo di intelligenza artificiale non si comporta come previsto.
Una possibile causa di un algoritmo di intelligenza artificiale che non funziona come previsto è l'overfitting. L'overfitting si verifica quando un algoritmo di intelligenza artificiale viene addestrato su un numero troppo limitato di punti dati, risultando in un modello che funziona bene sui dati di addestramento, ma non è generalizzabile a nuovi dati. Ciò può essere causato dal modello che impara dal rumore invece che dai modelli sottostanti nei dati. Per contrastare l'overfitting, è importante utilizzare un set di dati più grande, esporre il modello a diversi tipi di dati e utilizzare tecniche di regolarizzazione come il dropout.