Overfitting

Was ist Overfitting?

Das Overfitting ist ein Schlüsselbegriff im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) - genauer gesagt im Maschinenlernen. Es bezieht sich auf ein Modell, das zu gut an die vorhandenen Daten angepasst ist. Dies führt dazu, dass es bei unbekannten Daten schlecht abschneidet. Das Modell hat dabei gelernt, auch das 'Rauschen' und die Zufallsaspekte der Trainingsdaten auswendig zu lernen, statt die zugrunde liegenden Muster zu erkennen.

Wie erkennt man Overfitting?

Ein Overfitting-Problem kann erkannt werden, wenn das Modell auf den Trainingsdaten ausgezeichnete Ergebnisse liefert, während es bei den Testdaten oder in der Praxis durchweg schlechter performt. Der Algorithmus hat dabei die Eigenheiten der Trainingsdaten bis ins Detail gelernt, kann diese jedoch nicht auf neue, unbekannte Daten anwenden.

Die Ursachen und Lösungen für Overfitting

Die Hauptursache für Overfitting ist meist eine zu hohe Komplexität des Modells im Verhältnis zur Menge und Qualität der Trainingsdaten. Lösungen können darin bestehen, das Modell zu vereinfachen, mehr und hochwertigere Daten zur Verfügung zu stellen oder Techniken wie Regularisierung anzuwenden. Dabei wird das Modell bewusst 'bestraft' für eine zu große Komplexität.

Die Bedeutung von Overfitting in der Künstlichen Intelligenz

Overfitting ist in der Künstlichen Intelligenz ein seriöses Problem, da es die Anwendbarkeit und Effektivität von Modellen stark einschränken kann. Ebenso ist es ein Warnsignal dafür, dass die Daten nicht optimal genutzt wurden. Gerade in der Praxis von KI, wo es oft um echte Vorhersagen und um den Umgang mit unbekannten Daten geht, spielt Overfitting eine entscheidende Rolle.