Overtraining

Was ist Overtraining?

In der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich Overtraining auf die Situation, in der ein AI-Modell so intensiv auf seinen Trainingsdaten trainiert wurde, dass es anfängt, Muster zu lernen, die nicht wirklich im Datensatz vorhanden sind. Im Kern bedeutet Overtraining, dass das KI-Modell die Trainingsdaten "auswendig gelernt" hat, anstatt deren zugrunde liegende Muster zu verstehen und zu lernen.

Wie entsteht Overtraining?

Overtraining entsteht, wenn das Trainieren eines Modells über ein gewisses Maß hinaus fortgesetzt wird. Der Punkt, an dem das weitere Training in Overtraining mündet, hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der Menge und Qualität der Trainingsdaten und der Komplexität des Modells.

Warum ist Overtraining problematisch?

Overtraining hat zur Folge, dass das KI-Modell bei Testdaten, auf denen es nicht trainiert wurde, schlecht abschneidet. Das liegt daran, dass das Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und keine guten Vorhersagen für bisher unbekannte Daten treffen kann. Das Problem des Overtrainings verhindert somit, dass KI-Modelle in wirklichkeitsnahen Situationen zuverlässig funktionieren.

Wie kann Overtraining vermieden werden?

Um Overtraining zu vermeiden, können diverse Techniken angewandt werden. Die wohl bekannteste Methode ist die sogenannte Kreuzvalidierung. Dabei wird der Datensatz in mehrere Teile aufgeteilt. Ein Teil dient dann zum Trainieren und ein anderer Teil zum Testen des Modells. Zudem kann man auch den Trainingsprozess rechtzeitig stoppen, bevor Overtraining einsetzt. Dies geschieht durch sorgfältige Beobachtung der Entwicklung der Trainings- und Testfehler.