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
11 wrz
Analityk danych w 2025: Dlaczego AI nie zastąpi specjalistów, ale zmieni ich pracę?
Strach przed zastąpieniem przez AI to najczęstsza obawa analityków danych. Ale czy słusznie? Przyszłość zawodu wygląda inaczej niż większość myśli. AI nie zastąpi specjalistów od danych, ale radykalnie zmieni ich codzienną pracę. Poznaj, jak ewoluuje rola analityka w 2025 roku, jakie nowe umiejętności staną się kluczowe i dlaczego popyt na ekspertów od danych będzie jeszcze większy. Przygotuj się na transformację swojej kariery.
10 wrz
Księgowość z AI w 2025: Jak być na czasie i nie zostać w tyle (Przewodnik praktyczny)
AI w księgowości to nie zagrożenie, ale szansa na rozwój. Automatyzacja wprowadzania faktur, czytania dokumentów i powtarzalnych czynności uwolni czas na analizę i doradztwo. Poznaj praktyczny plan wdrażania AI w biurze rachunkowym: od audytu procesów przez wybór narzędzi po szkolenie zespołu. Case studies polskich firm, konkretne ROI i timeline na 2025 rok. Nie zostań w tyle - wykorzystaj AI jako przewagę konkurencyjną w swojej praktyce księgowej.
9 wrz
AI Video 2025: Jak Rynek za 7,5 Miliarda Dolarów Zmienia Content Creation
Rynek AI video eksploduje z 1,5 mld USD w 2024 do 7,5 mld USD do 2033. Sora OpenAI uruchomiona publicznie, Runway Gen-4 bije rekordy, a Hollywood walczy o przyszłość po historycznych strajkach 2023. Niemcy inwestują 5 mld euro, Asia-Pacific kontroluje 31% rynku. Content creation przechodzi rewolucję - każda firma potrzebuje strategii AI video. Poznaj fakty, prognozy i realny wpływ na biznes. Czy tradycyjna produkcja przetrwa?
8 wrz
OpenAI vs NVIDIA 2026: Wojna o Procesory AI
OpenAI kończy z monopolem NVIDIA! W 2026 roku ruszy produkcja własnych procesorów AI we współpracy z Broadcom za 10 miliardów dolarów. To początek rewolucji - Meta, Google i Amazon także budują własne chipy. Nvidia traci 90% kontroli nad rynkiem AI? Poznaj szczegóły największej technologicznej wojny dekady, która zmieni oblicze sztucznej inteligencji na zawsze. Kto wygra batalię o przyszłość AI?