Overfitting occurs when a machine learning model is overly complex or is trained too much on a given dataset, resulting in the model learning patterns in the training data that don't generalize well to unseen data. This can lead to the model performing poorly when it is used to make predictions on new data. An example of this could be a model trained on a dataset of images of cats that is so complex that it learns to recognize individual cats in the training set, but fails to recognize cats in general, resulting in poor performance when it is used to make predictions on a new dataset of images of cats.
การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีความซับซ้อนมากเกินไปหรือได้รับการฝึกฝนมากเกินไปในชุดข้อมูลที่กำหนด ส่งผลให้รูปแบบการเรียนรู้ของโมเดลในข้อมูลการฝึกไม่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น ซึ่งอาจส่งผลให้โมเดลทำงานได้ไม่ดีเมื่อใช้คาดการณ์ข้อมูลใหม่ ตัวอย่างนี้อาจเป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลรูปภาพแมวที่ซับซ้อนมากจนสามารถเรียนรู้ที่จะจดจำแมวแต่ละตัวในชุดฝึกได้ แต่ไม่สามารถจดจำแมวโดยทั่วไปได้ ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานไม่ดีเมื่อนำมาใช้ในการสร้าง การคาดการณ์ชุดข้อมูลใหม่ของภาพแมว
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence