{"text": "### Human: Apa tantangan mendasar dari pembelajaran yang diawasi?. ### Assistant: Tantangan mendasar dari pembelajaran yang diawasi adalah masalah overfitting. Hal ini terjadi ketika model terlalu kompleks dan sesuai dengan data pelatihan terlalu baik, termasuk kebisingan dan kesalahan. Akibatnya, model mungkin berkinerja baik pada data pelatihan, tetapi mungkin tidak umum dengan baik pada data baru yang tidak terlihat. Hal ini dapat menyebabkan akurasi prediksi yang buruk dan mengurangi kinerja. Untuk menghindari overfitting, berbagai teknik seperti regularizasi dan validasi silang dapat digunakan untuk menyederhanakan model dan meningkatkan kemampuannya untuk umumkan ke data baru. Tantangan lain dari pembelajaran yang diawasi adalah kebutuhan untuk sejumlah besar data pelatihan yang diberi label, yang bisa mahal dan memakan waktu untuk dikumpulkan dan dicatat."}