يعيشك اعطيني النتائج المحتملة للوفرة الموصوفة في النص الي بعدي.
Context:عواقب  العاقبة الأكثر وضوحا من الإفراط في التكيف هي ضعف الأداء في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. عواقب سلبية اخرى تشمل:  الوظيفي الي ما يمتلكش ما يصلح يطلب مزيد من المعلومات حول كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق من الصحة اكثر من الوظيفي المثالي. جمع البيانات الإضافية الي ما يلزمش ممكن تكون مكلفة أو عرضة للخطأ، خاصة إذا كان لازم جمع كل جزء من المعلومات عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  وظيفة أكثر تعقيد، ومتفوقة، من المرجح تكون أقل قابلة للنقل من وظيفة بسيطة. في واحد من التطرفين، التراجع الخطي المتغير الواحد قابل للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم، يمكن حتى ينجم باليد. في الطرف الآخر، ثمة نماذج ما يمكن إعادة إنتاجهم إلا عن طريق تكرار الإعداد الكامل للمصمم الأصلي بدقة، مما يجعل إعادة الاستخدام أو إعادة إنتاج علمي صعب.  مُمْكِنْ نْعَاوْدُوا نِتْكَوّْنُوا التفاصِيلْ مْتَاعْ التَّدْرِيبْ الْفُرَادِي مِنْ المُجْمَعْ التَّدْرِيبِي مْتَاعْ نموذَا تْعَلِّمْ الْآلَاتْ. هذا ممكن يكون مش مرغوب فيه، على سبيل المثال، إذا كانت البيانات المتعلقة بالتدريب تحتوي على معلومات حساسة لتحديد الشخصية. الظاهرة هذي تخلق مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق التأليف والنشر، مع تطوير بعض نماذج التعلم العميق التوليدية مثل Stable Diffusion و GitHub Copilot يطالبوا بشكاية انتهاك حقوق التأليف والنشر لأن هذه النماذج تقدر على إعادة إنتاج بعض المواد المحمية بحقوق التأليف والنشر من بيانات التدريب.
المفاهيم المحتملة للوجود الكبير هي: - أداء ضعيف لمجموعة التحقق. الوظيفة الي ماعندهاش ماكثره، ممكن تطلب مزيد من المعلومات حول كل بند في مجموعة بيانات التحقق. الوظيفه المفرطة تكون أقل قابلة للنقل من الواحدة البسيطة. - يُمْكِنْ نْعَاوْدُوا نْرُدُّوا التفاصيلْ مْتَاعْ التَّدْرِيبْ الْفُرَادِي مِنْ مَجْمُوعة التَّدْرِيبْ مْتَاعْ نموذَا تَعَلُّمْ مْتَاعْ آلة.