**Переобучение модели машинного обучения** — это явление, при котором модель слишком хорошо подстраивается под данные обучающей выборки, но плохо работает на новых данных, которые она не видела раньше.

Это может привести к тому, что модель теряет свою способность обобщать и делать правильные предсказания.
Переобучение может возникать по разным причинам, например, из-за слишком сложной модели, слишком маленькой или шумной выборки или недостаточной регуляризации.

*Для борьбы с переобучением существуют разные методы, например, увеличение размера выборки, уменьшение сложности модели или применение регуляризации или отбора признаков.*
**การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมากเกินไป** เป็นปรากฏการณ์ที่โมเดลเหมาะสมกับข้อมูลในชุดการฝึกมากเกินไป แต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อน ซึ่งอาจทำให้แบบจำลองสูญเสียความสามารถในการสรุปและคาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง การติดตั้งมากเกินไปอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ เช่น แบบจำลองที่ซับซ้อนเกินไป ตัวอย่างที่มีขนาดเล็กเกินไปหรือมีเสียงดัง หรือการปรับให้เป็นมาตรฐานไม่เพียงพอ *มีหลายวิธีในการต่อสู้กับการติดตั้งมากเกินไป เช่น การเพิ่มขนาดตัวอย่าง ลดความซับซ้อนของโมเดล หรือใช้การทำให้เป็นมาตรฐานหรือการเลือกคุณสมบัติ*
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence