Tafadhali nipe athari za uwezekano wa overfitting ilivyoelezwa katika maandishi yafuatayo
Context:Matokeo  Matokeo dhahiri ya overfitting ni utendaji duni juu ya seti ya data uthibitishaji. Matokeo mengine mabaya yanatia ndani:  kazi ambayo ni overfitted ni uwezekano wa kuomba taarifa zaidi kuhusu kila bidhaa katika seti ya data uthibitishaji kuliko kazi bora; kukusanya hii ya ziada ya data zisizohitajika inaweza kuwa ghali au makosa-kawaida, hasa kama kila kipande mtu binafsi wa habari lazima zilizokusanywa na uchunguzi wa binadamu na data mwongozo-kuingia.  Kazi ngumu zaidi, overfitted ni uwezekano wa kuwa chini portable kuliko moja rahisi. Katika upande mmoja, moja-tofauti linear regression ni hivyo portable kwamba, kama ni lazima, inaweza hata kufanyika kwa mkono. Kwa upande mwingine, kuna mifano ambayo inaweza kutokezwa upya kwa kuiga kikamili muundo wa mtengenezaji wa awali, na hivyo kufanya iwe vigumu kuitumia tena au kuiga kwa njia ya kisayansi.  Inaweza kuwa na uwezekano wa kujenga upya maelezo ya matukio ya mafunzo ya mtu binafsi kutoka kwa seti ya mafunzo ya mfano wa kujifunza mashine. Hii inaweza kuwa haifai ikiwa, kwa mfano, data ya mafunzo inajumuisha habari nyeti inayotambulika ya kibinafsi (PII). Hali hii pia inatoa matatizo katika eneo la akili bandia na hakimiliki, na watengenezaji wa baadhi ya mifano ya kujifunza kina ya kizazi kama vile Stable Diffusion na GitHub Copilot wanashtakiwa kwa ukiukaji wa hakimiliki kwa sababu mifano hii imepatikana kuwa na uwezo wa kuzalisha vitu fulani vya hakimiliki kutoka kwa data zao za mafunzo.
Matokeo ya uwezekano wa overfitting ni: - utendaji mbaya wa seti uthibitishaji. - kazi ambayo ni overfitted ni uwezekano wa kuomba taarifa zaidi kuhusu kila bidhaa katika seti ya data uthibitishaji. - Overfitted kazi ni uwezekano wa kuwa chini portable kuliko moja rahisi. - inaweza kuwa na uwezo wa kurekebisha maelezo ya matukio ya mafunzo ya mtu binafsi kutoka kwa seti ya mafunzo ya mfano wa kujifunza mashine.