Opisz techniki zapobiegające nadmiernemu dopasowaniu w uczeniu maszynowym.
Techniki zapobiegające nadmiernemu dopasowanio w uczeniu maszynowym obejmujon regularyzację, augmentację danych, wczesne zatrzymywanie, łączenie modeli oraz testowanie różnych hiperparametruw. Regularyzacja to technika stosowana do zmniejszenia złożoności modelu, podczas gdy augmentacja danych polega na generowaniu nowych danych poprzez zakłócanie istniejących danych w celu zmniejszenia nadmiernego dopasowania. Wczesne zatrzymywanie i łączenie modeli polegają na wyborze najlepszego modelu na podstawie określonych kryteriów lub lączenio różnych modeli. Ostatecznie, testowanie różnych hiperparametrów to proces wyboru idealnych hiperparametrów dla modelu w celo zapewnienia najlepszych wyników.