Артық үйрену

Нысан ID

overfitting

Нысан түрі

Metric

Ағылшын белгісі

Overfitting

Орыс белгісі

Переобучение

Қазақ белгісі

Артық үйрену

Жиілік

28

Ағылшын сипаттамасы

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.

Орыс сипаттамасы

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.

Қазақ сипаттамасы

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.