Was ist Unteranpassung?

Kategorie: Modelle und Training
Glossareintrag zum Thema: Unteranpassung

Überanpassung beschreibt ein Phänomen, bei dem sich ein System, sei es eine KI, eine Organisation oder eine Person, zu stark an die gegebenen Anforderungen und Normen anpasst, ohne dabei eigene Bedürfnisse, Werte oder Flexibilität zu berücksichtigen. Dies kann dazu führen, dass das System die Fähigkeit zur Anpassung an neue Herausforderungen oder Veränderungen verliert und somit anfällig für Stagnation oder Fehler wird.

Der Begriff „Überanpassung“ findet seine Herkunft in der Psychologie und Soziologie, wo er dazu dient, Verhaltensmuster bei Individuen und Gruppen zu beschreiben. Im Kontext von Künstlicher Intelligenz bezieht sich Überanpassung darauf, dass die KI in ihrer Lernphase zu stark auf bestimmte Daten oder Muster fokussiert und dadurch ihre Fähigkeit zur Generalisierung und Flexibilität einschränkt.

In der Anwendung von KI ist Überanpassung ein relevantes Thema, da es die Leistung und Stabilität von KI-Systemen beeinträchtigen kann. Insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder dem Training von KI-Algorithmen kann Überanpassung auftreten und zu unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Synonyme oder verwandte Begriffe für Überanpassung sind „Overfitting“ und „Overtraining“. Diese Begriffe werden insbesondere im Kontext von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen verwendet, um ähnliche Phänomene zu beschreiben.

Im Unterschied zu anderen Begriffen wie „Underfitting“ oder „Fehlanpassung“ bezieht sich Überanpassung spezifisch darauf, dass das System zu stark an die vorhandenen Daten oder Muster angepasst ist, während bei Underfitting das System zu wenig angepasst ist und bei Fehlanpassung allgemein von einer nicht passenden Anpassung die Rede ist.

Bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen ist es wichtig, Überanpassung zu vermeiden, um die Robustheit und Zuverlässigkeit der Systeme zu gewährleisten. Dazu können Techniken wie Regularisierung, Datenaugmentierung und Cross-Validation eingesetzt werden, um Überanpassung vorzubeugen.

In der Praxis ist es daher ratsam, bei der Evaluation von KI-Systemen auf mögliche Anzeichen von Überanpassung zu achten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um die Leistungsfähigkeit der Systeme zu verbessern.