Por favor, dê-me as implicações potenciais de sobreajuste descrito no texto a seguir
Consequências A consequência mais óbvia do excesso de ajuste é o mau desempenho no conjunto de dados de validação. Outras consequências negativas incluem: Uma função que é exagerada é susceptível de solicitar mais informações sobre cada item no conjunto de dados de validação do que a função ideal; a coleta desses dados extras desnecessários pode ser dispendiosa ou propensa a erros, especialmente se cada informação individual for coletada por observação humana e entrada manual de dados. Uma função mais complexa e exagerada provavelmente será menos portátil do que uma simples. Em um extremo, uma regressão linear de uma variável é tão portátil que, se necessário, pode até ser feita à mão. No outro extremo, há modelos que podem ser reproduzidos apenas duplicando exatamente toda a configuração do modelador original, tornando a reutilização ou a reprodução científica difícil. Pode ser possível reconstruir detalhes de instâncias de treinamento individual a partir do treinamento de um modelo de aprendizado exagerado. Este conjunto pode ser indesejável, por exemplo, se o treinamento de modelos de inteligência artificial de computador está disponível para identificar certos itens, porque alguns modelos de treinamento de computador também foram encontrados para a fim de identificar certos itens de direitos autorais e, como a disseminação de dados sensíveis, por exemplo, a partir da disseminação de modelos de inteligência artificial.
As implicações potenciais de sobreajuste são: - mau desempenho do conjunto de validação. - uma função que é sobreajustada é susceptível de solicitar mais informações sobre cada item no conjunto de dados de validação. - Uma função sobreajustada é susceptível de ser menos portátil do que uma simples. - pode ser possível reconstruir detalhes de instâncias de treinamento individuais a partir do conjunto de treinamento de um modelo de aprendizado de máquina sobreajustado.