Bitte nenne mir die möglichen Auswirkungen der im folgenden Text beschriebenen Überanpassung
Please give me  the potential implications of overfitting described in the following text
The potential implications of overfitting are:
- poor performance of the validation set.
- a function that is overfitted is likely to request more information about each item in the validation dataset.
- A overfitted function is likely to be less portable than a simple one.
- it may be possible to reconstruct details of individual training instances from an overfitted machine learning model's  training set.
Die möglichen Folgen einer Überanpassung sind:
- eine schlechte Leistung des Validierungssatzes.
- Eine Funktion, die überangepasst ist, verlangt wahrscheinlich mehr Informationen über jedes Element im Validierungsdatensatz.
- Eine überangepasste Funktion ist wahrscheinlich weniger übertragbar als eine einfache Funktion.
- Es kann möglich sein, Details einzelner Trainingsinstanzen aus dem Trainingssatz eines überangepassten maschinellen Lernmodells zu rekonstruieren.
summarization
Konsequenzen

Die offensichtlichste Folge der Überanpassung ist eine schlechte Leistung im Validierungsdatensatz. Weitere negative Folgen sind:

Eine Funktion, die überangepasst ist, benötigt wahrscheinlich mehr Informationen über jedes Element im Validierungsdatensatz als die optimale Funktion; das Sammeln dieser zusätzlichen, nicht benötigten Daten kann teuer oder fehleranfällig sein, vor allem wenn jede einzelne Information durch menschliche Beobachtung und manuelle Dateneingabe gesammelt werden muss.

Eine komplexere, überangepasste Funktion ist wahrscheinlich weniger gut übertragbar als eine einfache Funktion. Im Extremfall ist eine lineare Regression mit nur einer Variable so übertragbar, dass sie bei Bedarf sogar von Hand durchgeführt werden kann. Das andere Extrem sind Modelle, die nur dann reproduziert werden können, wenn man den gesamten Aufbau des ursprünglichen Modellierers exakt dupliziert, was die Wiederverwendung oder wissenschaftliche Reproduktion erschwert.

Es kann möglich sein, Details einzelner Trainingsinstanzen aus dem Trainingssatz eines überangepassten maschinellen Lernmodells zu rekonstruieren. Das kann unerwünscht sein, wenn die Trainingsdaten zum Beispiel sensible personenbezogene Daten enthalten (PII). Dieses Phänomen wirft auch Probleme im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Urheberrechts auf. So wurden die Entwickler einiger generativer Deep-Learning-Modelle wie Stable Diffusion und GitHub Copilot wegen Urheberrechtsverletzungen verklagt, weil diese Modelle in der Lage waren, bestimmte urheberrechtlich geschützte Elemente aus ihren Trainingsdaten zu reproduzieren.
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