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L’errore di addestramento nell’IA e nel machine learning è la discrepanza tra le previsioni di un modello e i risultati effettivi durante l’addestramento. È una metrica chiave per valutare le prestazioni del modello, ma va considerata insieme all’errore di test per evitare overfitting o underfitting.
L'overfitting è un concetto fondamentale nell'intelligenza artificiale (IA) e nel machine learning (ML), che si verifica quando un modello apprende troppo bene i dati di addestramento, inclusi i rumori, portando a una scarsa generalizzazione su nuovi dati. Scopri come identificare e prevenire l'overfitting con tecniche efficaci.
La regolarizzazione nell’intelligenza artificiale (IA) si riferisce a una serie di tecniche utilizzate per prevenire l’overfitting nei modelli di apprendimento automatico introducendo vincoli durante l’addestramento, consentendo una migliore generalizzazione su dati non visti.
La validazione incrociata è un metodo statistico utilizzato per valutare e confrontare modelli di apprendimento automatico suddividendo i dati in set di addestramento e validazione più volte, assicurando che i modelli generalizzino bene su dati non visti e aiutando a prevenire l'overfitting.
