Overfitting
Entity Details
Basic Information
Entity ID
overfitting
Entity Type
Metric
English Label
Overfitting
Russian Label
Переобучение
Kazakh Label
Артық үйрену
Frequency
28
Description
English Description
A modeling error that occurs when a function is too closely aligned to a limited set of data points, affecting its performance on new data.
Russian Description
Артық үйрену (Overfitting) - табиғи тілдерді өңдеу (NLP) саласында модельдің жаттығу деректерін тым жақсы үйреніп, жаңа, көрмеген деректерге нашар нәтиже көрсетуін білдіреді. Артық үйренудің себебі, модельдің тым күрделі немесе деректер жиынтығының тым аз болуы. Модель жаттығу деректерінің шуын немесе спецификалық үлгілерін есте сақтап, жалпы заңдылықтарды үйренуден гөрі, нәтижесінде оның өнімділігі жаңа деректерде нашарлайды. NLP-де артық үйренуді болдырмау үшін кросс-валидация, регуляризация, және деректерді көбейту сияқты әдістер қолданылады. Артық үйрену тіл түсіну немесе генерациясында өте маңызды, себебі бұл модельдің нақты әлемдегі тілдік тапсырмаларды орындау қабілетіне әсер етеді.
Kazakh Description
Артық үйрену (Overfitting) - табиғи тілдерді өңдеу (NLP) саласында модельдің жаттығу деректерін тым жақсы үйреніп, жаңа, көрмеген деректерге нашар нәтиже көрсетуін білдіреді. Артық үйренудің себебі, модельдің тым күрделі немесе деректер жиынтығының тым аз болуы. Модель жаттығу деректерінің шуын немесе спецификалық үлгілерін есте сақтап, жалпы заңдылықтарды үйренуден гөрі, нәтижесінде оның өнімділігі жаңа деректерде нашарлайды. NLP-де артық үйренуді болдырмау үшін кросс-валидация, регуляризация, және деректерді көбейту сияқты әдістер қолданылады. Артық үйрену тіл түсіну немесе генерациясында өте маңызды, себебі бұл модельдің нақты әлемдегі тілдік тапсырмаларды орындау қабілетіне әсер етеді.