ในการพัฒนาโมเดล AI ปัญหา 'Overfitting' หมายถึงอะไร?

โมเดลใช้ทรัพยากรการประมวลผลมากเกินไปจนระบบล่ม
โมเดลมีพารามิเตอร์มากเกินไปจนเซิร์ฟเวอร์ไม่รองรับ
โมเดลได้รับการฝึกด้วยข้อมูลมากเกินความจำเป็น ทำให้เสียเวลาและค่าใช้จ่าย
โมเดลเรียนรู้ข้อมูลฝึกได้ดีมากจนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เฉลยอธิบาย

Overfitting เป็นปัญหาสำคัญใน Machine Learning ที่โมเดลเรียนรู้รายละเอียดและสัญญาณรบกวนในชุดข้อมูลฝึก (Training Data) มากเกินไป ทำให้ทำนายข้อมูลฝึกได้ดีเยี่ยม แต่ประสิทธิภาพตกลงอย่างมากเมื่อพบข้อมูลใหม่ (Test Data) เปรียบเหมือนการท่องจำแทนการเข้าใจหลักการจริงๆ

ข้อสอบอื่นในวิชาความรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (Al) และเทคโนโลยีดิจิทัล

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →