TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision 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
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

Overfitting là gì

Overfitting là một khái niệm quan trọng trong học máy và mô hình thống kê, đề cập đến một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới không thấy trước đó. Hiện tượng này thường xảy ra khi mô hình quá phức tạp hoặc khi có quá ít dữ liệu huấn luyện. Khi một mô hình học các nhiễu trong dữ liệu huấn luyện thay vì các mẫu tiềm ẩn, nó dẫn đến overfitting.


Overfitting là một tiêu chí quan trọng để đánh giá mô hình, đặc biệt trong lĩnh vực học máy. Nó liên quan đến khả năng tổng quát của mô hình, nghĩa là cách mà nó hoạt động trên dữ liệu chưa thấy trước đó. Vấn đề này không chỉ giới hạn trong học máy; nó cũng có thể được quan sát trong phân tích thống kê, điều này làm cho việc tìm kiếm một độ phức tạp phù hợp cho mô hình trở nên cần thiết, nhằm đảm bảo rằng nó phản ánh chính xác dữ liệu huấn luyện và dự đoán hiệu quả dữ liệu mới.


Trong quá trình huấn luyện, mô hình điều chỉnh các tham số của nó thông qua các thuật toán tối ưu hóa để giảm thiểu lỗi huấn luyện. Nếu mô hình quá phức tạp, nó có thể thích ứng quá mức với tất cả các biến động và bất thường trong tập huấn luyện, thay vì chỉ các xu hướng thực sự trong dữ liệu. Các giải pháp thông thường bao gồm xác thực chéo, điều chỉnh (như L1 và L2) và đơn giản hóa cấu trúc mô hình.


Một ví dụ phổ biến về overfitting là mô hình cây quyết định; khi độ sâu của cây quá lớn, nó có thể thích ứng quá mức với các nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên các tập dữ liệu mới. Ngược lại, các mô hình tuyến tính đơn giản hơn có khả năng tránh overfitting, mặc dù chúng có thể không hoạt động tốt trên các tập dữ liệu phức tạp.


Khi công nghệ học sâu phát triển, vấn đề overfitting vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu sôi nổi. Các nhà nghiên cứu tiếp tục khám phá những cách mới để cải thiện khả năng tổng quát của mô hình, sử dụng các kỹ thuật như học tập tập hợp, học chuyển giao và mạng đối kháng sinh (GAN).


Lợi ích chính của overfitting là mô hình có thể phản ánh chính xác dữ liệu huấn luyện, nhưng nhược điểm là điều này có thể dẫn đến hiệu suất giảm trong các ứng dụng thực tế. Mặc dù các phương pháp để tránh overfitting là hiệu quả, chúng cũng có thể dẫn đến việc thiếu sự khớp (underfitting), tức là mô hình quá đơn giản để nắm bắt độ phức tạp của dữ liệu.


Khi xử lý overfitting, điều quan trọng là phải cân bằng độ phức tạp của mô hình với các mẫu thực sự trong dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng và đánh giá mô hình là các bước quan trọng để tránh overfitting.