മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ അമിത ഫിറ്റിംഗ്

മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഓവർഫിറ്റിംഗ് എന്നത് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുകയും എന്നാൽ പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാൻ പരാജയപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സാഹചര്യത്തെ വിവരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പദമാണ്. മോഡൽ വളരെ സങ്കീർണ്ണവും നിരവധി പാരാമീറ്ററുകളും ഉള്ളപ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു, അവ ഓരോന്നും പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് പ്രത്യേകം ട്യൂൺ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. മോഡൽ വളരെ ലളിതവും ഡാറ്റയുടെ ഘടന പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുമ്പോഴും ഓവർഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കാം.

പൊതുവേ, ഒരു മോഡൽ വളരെ സങ്കീർണ്ണവും പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ കൃത്യമായ പാറ്റേണുകളോ ശബ്ദമോ പഠിക്കുമ്പോൾ ഓവർഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കുന്നു. പരിമിതമായ ഉപസെറ്റ് ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചതിനാൽ അവയിൽ നിന്ന് സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനുപകരം പാറ്റേണുകൾ മനഃപാഠമാക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നതിനാൽ, മാതൃകയ്ക്ക് പുറത്തുള്ള ഡാറ്റയിലെ മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെ ഇത് പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിലെ ഓവർഫിറ്റിംഗ് സാധാരണയായി ഘടകങ്ങളുടെ സംയോജനത്തിൽ നിന്നാണ് ഉണ്ടാകുന്നത്. ഡാറ്റയുടെ അഭാവം, അല്ലെങ്കിൽ വളരെയധികം ഡാറ്റ, ടാർഗെറ്റ് സ്വഭാവം വിശദീകരിക്കാൻ ആവശ്യമായതിനേക്കാൾ ഉയർന്ന മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത അല്ലെങ്കിൽ അനാവശ്യ വിവരങ്ങളുള്ള നിരവധി വിശദീകരണ വേരിയബിളുകൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഓവർഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കാൻ, പരിശീലന ഡാറ്റ ശരിയായി തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അനുയോജ്യമായ ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുകയും വേണം. സാമാന്യവൽക്കരണ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ടെക്നിക്കുകളിൽ ശ്രിന്കേജ്, സബ്സെറ്റ് സെലക്ഷൻ, പാഴ്സിമോണി അധിഷ്ഠിത ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള റെഗുലറൈസേഷൻ രീതികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, മോഡൽ അമിതമായി അനുയോജ്യമല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ എസ്റ്റിമേഷൻ കഴിഞ്ഞുള്ള പരിശോധനകളും നടത്തണം. അവസാനമായി, ഡാറ്റയുടെയും മോഡലിന്റെയും ഘടന വ്യക്തമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ശക്തമായ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഓവർഫിറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കും.