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:

1. Undersampling – zmniejsz liczbę przykładów klasy dominującej.
2. Oversampling – sztucznie zwiększ liczność klasy mniejszościowej.
3. SMOTE – generuj syntetyczne dane dla klasy mniejszościowej.
4. 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.