Überanpassung
Ein Modellierungsproblem, bei dem ein KI-System Rauschen oder Eigenheiten in den Trainingsdaten erlernt und dadurch seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neue, unsichtbare Daten verringert.
Dies tritt auf, wenn die Modellkomplexität (zu viele Parameter) das Merken von Trainingsbeispielen ermöglicht, anstatt allgemeine Muster zu lernen. Symptome umfassen hohe Trainingsgenauigkeit, aber niedrige Leistung bei Validierungs-/Testphasen. Governance-Praktiken beinhalten regelmäßige Kreuzvalidierung, Überwachung der Divergenz zwischen Trainings- und Validierungsverlust, Anwendung von Regularisierungstechniken (Dropout, Gewichtungskorrektur) und Festlegung akzeptabler Verallgemeinerungslücken, bevor Modelle in die Produktion gelangen dürfen.
Eine selbstfahrende KI zeigt eine Erkennungsgenauigkeit von 99 % in der Simulation, jedoch nur 70 % bei realen Testfahrten. Ingenieure diagnostizieren Overfitting, fügen Dropout-Schichten hinzu, ergänzen das Training mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen und trainieren erneut—was zu einer ausgewogenen Genauigkeit von 90 % sowohl in simulierten als auch in realen Tests vor der Implementierung führt.
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