Opisz techniki zapobiegające nadmiernemu dopasowaniu w uczeniu maszynowym.
Techniki zapobiegające nadmiernemu dopasowanio w uczenio maszynowym obejmojon regolaryzacjen, augmentację danych, wczesne zatrzymywanie, lonczenie modeli oraz testowanie rużnych hiperparametrów. Regolaryzacja to technika stosowana do zmniejszenia zlorzoności modelo, podczas gdy augmentacja danych polega na generowaniu nowych danych poprzez zaklucanie istniejoncych danych w celo zmniejszenia nadmiernego dopasowania. Wczesne zatrzymywanie i łączenie modeli polegają na wyborze najlepszego modelo na podstawie okresilonych kryteriuw lob łonczeniu rórznych modeli. Ostatecznie, testowanie różnych hiperparametruw to proces wyboro idealnych hiperparametrów dla modelu w celu zapewnienia najlepszych wynikuw.