Czym jest Overfitting i Underfitting? Jak poprawnie trenować modele uczenia maszynowego?
29 lip
Czym jest Overfitting (przeuczenie)?
Overfitting to sytuacja, w której model zbyt dobrze uczy się danych treningowych, zapamiętując nawet szum i wyjątki, zamiast ogólnych wzorców. Efekt? Świetne wyniki na danych treningowych, ale słaba skuteczność na danych testowych lub rzeczywistych.
Jak to rozpoznać?
- Niska strata (loss) na danych treningowych, ale wysoka na testowych.
- Duża różnica między metrykami (np. accuracy) na zbiorze treningowym i testowym.
- Model reaguje zbyt mocno na drobne zmiany w danych.
Czym jest Underfitting (niedouczenie)?
Underfitting występuje, gdy model jest zbyt prosty, aby dobrze dopasować się do danych treningowych. Nie rozpoznaje wzorców i ma niską skuteczność zarówno na treningu, jak i testach.
Przyczyny:
- Zbyt prosty model (np. regresja liniowa do nieliniowych danych).
- Zbyt krótki czas treningu.
- Zbyt duże uproszczenie danych (np. po zbyt mocnym oczyszczeniu).
Jak znaleźć złoty środek?
Kluczem jest znalezienie równowagi między overfittingiem a underfittingiem.
Poniżej kilka praktycznych zasad:
- Używaj walidacji krzyżowej (cross-validation).
- Zbieraj i testuj metryki na różnych etapach treningu.
- Dobieraj architekturę modelu do złożoności danych.
- Korzystaj z regularizacji (np. L1, L2), aby ograniczyć złożoność modelu.
Co jeśli dane są niezbalansowane?
W praktyce często spotykamy się z problemem niezbalansowanych danych – np. w klasyfikacji, gdzie jedna klasa występuje 90% razy, a inna tylko 10%. Bez odpowiedniego podejścia, model nauczy się „ignorować” mniejszościową klasę.
Techniki radzenia sobie z niezbalansowanymi danymi:
- Undersampling – zmniejsz liczbę przykładów klasy dominującej.
- Oversampling – sztucznie zwiększ liczność klasy mniejszościowej.
- SMOTE – generuj syntetyczne dane dla klasy mniejszościowej.
- Wagi klas – ustaw większe wagi dla rzadkich klas podczas treningu.
Podsumowanie
Trenowanie modeli AI to sztuka równowagi. Zbyt duża złożoność? Ryzykujesz przeuczenie. Zbyt prosta architektura? Model niczego się nie nauczy. A jeśli dodamy do tego niezbalansowane dane – robi się ciekawie.
Dlatego tak ważne jest testowanie, walidacja i dobra znajomość narzędzi. A jeśli dopiero zaczynasz – nie przejmuj się. Wszyscy się uczymy. Nawet modele.
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.