Bekijk alle inhoud met de tag Overfitting
Kruisvalidering is een statistische methode die wordt gebruikt om machine learning modellen te evalueren en te vergelijken door de data meerdere keren op te splitsen in trainings- en validatiesets. Hierdoor wordt gegarandeerd dat modellen goed generaliseren naar ongeziene data en wordt overfitting voorkomen.
Overfitting is een cruciaal concept in kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), waarbij een model de trainingsdata te goed leert, inclusief ruis, wat leidt tot een slechte generalisatie op nieuwe data. Leer hoe je overfitting herkent en voorkomt met effectieve technieken.
Regularisatie in kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar een reeks technieken die worden gebruikt om overfitting in machine learning-modellen te voorkomen door beperkingen tijdens het trainen in te voeren, waardoor de modellen beter generaliseren naar onbekende data.
Trainingsfout in AI en machine learning is het verschil tussen de voorspelde en werkelijke outputs van een model tijdens de training. Het is een belangrijke maatstaf voor de prestaties van het model, maar moet samen met de testfout worden bekeken om overfitting of underfitting te voorkomen.
