Der Nutzer möchte Overfitting im Kontext der Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen und auf praktische KI-Governance- oder Compliance-Arbeit anwenden.
Overfitting tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt, einschließlich Rauschen oder idiosynkratischer Details, und auf neuen Daten schlecht abschneidet. Es zeigt sich häufig durch hohe Trainingsleistung, aber schwächere Validierungs- oder Testleistung.
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