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Begriff «Überanpassung (Overfitting)»

Definition:
Überanpassung oder „Overfitting“ ist ein Problem, das bei KI-Modellen und maschinellem Lernen auftreten kann. Es beschreibt den Zustand, in dem ein Modell die Trainingsdaten so exakt erlernt, dass es sich an deren spezifische Details und Zufälligkeiten „überanpasst“. Dadurch verliert das Modell die Fähigkeit, allgemeine Muster zu erkennen, und schneidet bei der Anwendung auf neue, unbekannte Daten schlecht ab.

Anwendung

Überanpassung ist ein häufiges Problem in der Datenanalyse, insbesondere wenn nur eine kleine Menge an Trainingsdaten zur Verfügung steht. Um Überanpassung zu verhindern, werden Methoden wie Cross-Validation, Regularisierung oder der Einsatz größerer und diverserer Datensätze angewendet.

Praktisches Beispiel

Stell dir vor, du trainierst ein Modell, das verschiedene Hunderassen anhand von Bildern erkennen soll. Wenn das Modell zu stark an den Trainingsbildern festhält, könnte es lernen, nur spezifische Details zu erkennen, die für diese Bilder typisch sind. Sobald du ihm dann ein neues Bild einer Hunderasse zeigst, kann es fehlschlagen, da es nicht auf die allgemeinen Merkmale der Rasse, sondern nur auf die Besonderheiten der Trainingsbilder optimiert ist.

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