TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist Overfitting

Overfitting ist ein entscheidendes Konzept im maschinellen Lernen und in der statistischen Modellierung, das sich auf ein Modell bezieht, das in den Trainingsdaten gut abschneidet, aber in neuen, ungesehenen Daten schlecht abschneidet. Dieses Phänomen tritt häufig auf, wenn das Modell zu komplex ist oder wenn nicht genügend Trainingsdaten vorhanden sind. Wenn ein Modell das Rauschen in den Trainingsdaten anstelle der zugrunde liegenden Muster lernt, führt dies zu Overfitting.


Overfitting ist ein wichtiger Maßstab für die Bewertung von Modellen, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Es betrifft die Fähigkeit des Modells zur Generalisierung, d.h. wie gut es in zuvor ungesehenen Daten abschneidet. Das Problem beschränkt sich nicht nur auf das maschinelle Lernen; es kann auch in statistischen Analysen beobachtet werden, was es unerlässlich macht, eine angemessene Komplexität für das Modell zu finden, um sicherzustellen, dass es die Trainingsdaten genau widerspiegelt und neue Daten effektiv vorhersagt.


Während des Trainings passt das Modell seine Parameter durch Optimierungsalgorithmen an, um den Trainingsfehler zu minimieren. Wenn das Modell zu komplex ist, kann es sich übermäßig an alle Schwankungen und Anomalien im Trainingssatz anpassen und nicht nur an die echten Trends in den Daten. Zu den gängigen Lösungen gehören Kreuzvalidierung, Regularisierung (wie L1 und L2) und die Vereinfachung der Modellstruktur.


Ein häufiges Beispiel für Overfitting ist das Entscheidungsbaum-Modell; wenn die Baumtiefe zu groß ist, kann es sich übermäßig an das Rauschen in den Trainingsdaten anpassen, was zu einer schlechten Leistung in neuen Datensätzen führt. Im Gegensatz dazu sind einfachere lineare Modelle weniger anfällig für Overfitting, obwohl sie in komplexen Datensätzen möglicherweise nicht so gut abschneiden.


Mit der Entwicklung von Deep-Learning-Technologien bleibt das Problem des Overfitting ein aktives Forschungsfeld. Forscher erkunden weiterhin neue Wege zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit des Modells, indem sie Techniken wie Ensemble-Learning, Transfer-Learning und Generative Adversarial Networks (GANs) einsetzen.


Der Hauptvorteil von Overfitting besteht darin, dass das Modell die Trainingsdaten sehr genau widerspiegeln kann, der Nachteil besteht jedoch darin, dass es in der realen Anwendung zu einer Verschlechterung der Leistung führen kann. Obwohl Methoden zur Vermeidung von Overfitting effektiv sind, können sie auch zu Underfitting führen, bei dem das Modell möglicherweise zu einfach ist, um die Komplexität der Daten zu erfassen.


Beim Umgang mit Overfitting ist es wichtig, die Komplexität des Modells mit den tatsächlichen Mustern in den Daten in Einklang zu bringen. Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Modellbewertung sind entscheidende Schritte zur Vermeidung von Overfitting.