El sobreajuste (overfitting, en inglés) es un problema que ocurre cuando un modelo de inteligencia artificial se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que provoca que el modelo tenga un rendimiento pobre al generalizar y hacer predicciones sobre datos nuevos o no vistos durante el entrenamiento.

El sobreajuste puede ocurrir cuando el modelo es demasiado complejo en relación al tamaño o la calidad de los datos de entrenamiento, lo que hace que el modelo sea muy sensible a los ruidos y las variaciones en los datos de entrenamiento, en lugar de capturar patrones más generales y útiles.

El resultado es que el modelo tiene un rendimiento excelente en los datos de entrenamiento, pero un rendimiento pobre en los datos de validación o prueba, lo que indica que no es capaz de generalizar y hacer predicciones precisas en situaciones nuevas.

Para evitar el sobreajuste, se pueden tomar diversas medidas, como reducir la complejidad del modelo, aumentar la cantidad de datos de entrenamiento, aplicar técnicas de regularización, como la eliminación de características poco importantes o el uso de penalizaciones en la función de pérdida del modelo, y realizar una validación cruzada o dividir los datos de entrenamiento y validación de manera adecuada.
การติดตั้งมากเกินไปเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI เหมาะสมกับข้อมูลการฝึกดีเกินไป ทำให้โมเดลทำงานได้ไม่ดีเมื่อทำการสรุปและคาดการณ์ข้อมูลใหม่หรือข้อมูลที่มองไม่เห็น ในระหว่างการฝึก การติดตั้งมากเกินไปอาจเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองซับซ้อนเกินไปเมื่อเทียบกับขนาดหรือคุณภาพของข้อมูลการฝึก ทำให้แบบจำลองมีความไวต่อสัญญาณรบกวนและความแปรผันของข้อมูลการฝึกมากเกินไป แทนที่จะจับรูปแบบที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ทั่วไปและมีประโยชน์ ผลลัพธ์ก็คือโมเดลมีประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมในข้อมูลการฝึกอบรม แต่มีประสิทธิภาพต่ำในการตรวจสอบหรือข้อมูลการทดสอบ ซึ่งบ่งชี้ว่าไม่สามารถสรุปและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำในสถานการณ์ใหม่ เพื่อหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไป สามารถดำเนินมาตรการต่างๆ ได้ เช่น การลดความซับซ้อนของแบบจำลอง การเพิ่มจำนวนข้อมูลการฝึก การใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น การลบคุณลักษณะที่ไม่สำคัญออก หรือการใช้บทลงโทษในฟังก์ชันการสูญเสียแบบจำลอง และดำเนินการตรวจสอบข้ามหรือ แบ่งข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้องอย่างเหมาะสม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence