Underfitting

Underfitting treedt op wanneer een machine learning-model te simplistisch is om de onderliggende trends van de data waarop het is getraind te herkennen. Deze tekortkoming resulteert in slechte prestaties, niet alleen op onbekende data maar ook op de trainingsdata zelf. Underfitting gebeurt wanneer een model de complexiteit mist die nodig is om de data nauwkeurig te representeren. Dit kan komen door een gebrek aan modelcomplexiteit, een te korte trainingsduur of inadequate featureselectie. In tegenstelling tot overfitting, waarbij het model ruis en details leert die specifiek zijn voor de trainingsdata, gaat het bij underfitting om het niet leren van het onderliggende patroon, wat leidt tot hoge bias en lage variantie.

Oorzaken van Underfitting

1. Modelcomplexiteit
   Een model dat te eenvoudig is voor de data zal er niet in slagen de vereiste complexiteit voor effectief leren te vatten. Bijvoorbeeld, het toepassen van lineaire regressie op data met een niet-lineaire relatie kan leiden tot underfitting.

2. Beperkte Trainingsduur
   Onvoldoende trainingstijd kan verhinderen dat het model de datapatronen volledig leert.

3. Featureselectie
   Het kiezen van features die de data niet goed representeren kan tot underfitting leiden. Het model mist dan belangrijke aspecten van de data die niet door deze features worden gevangen.

4. Regularisatie
   Te veel regularisatie kan het model dwingen te simpel te zijn door complexiteit te bestraffen, waardoor het niet genoeg kan leren van de data.

5. Onvoldoende Data
   Een kleine trainingsdataset biedt mogelijk niet genoeg informatie voor het model om de dataverdeling goed te leren.

Waarom is Underfitting Belangrijk?

Het herkennen van underfitting is cruciaal omdat het leidt tot modellen die niet generaliseren naar nieuwe data, waardoor ze ineffectief zijn voor praktische toepassingen zoals voorspellende analyses of classificatietaken. Zulke modellen leveren onbetrouwbare voorspellingen, wat een negatieve invloed heeft op besluitvormingsprocessen, vooral in AI-gedreven toepassingen zoals chatbots en AI-automatiseringssystemen.

Voorbeelden en Gebruikstoepassingen

Voorbeeld 1: Lineaire Regressie bij Niet-Lineaire Data

Stel je een dataset voor met een polynomiale relatie tussen input en output. Het gebruik van een simpel lineair regressiemodel zal waarschijnlijk tot underfitting leiden omdat de aannames van het model niet overeenkomen met de werkelijke dataverdeling.

Voorbeeld 2: AI-Chatbots

Een AI-chatbot die getraind is met underfitting-modellen kan nuances in gebruikersinvoer niet begrijpen, wat leidt tot generieke en vaak onjuiste antwoorden. Deze tekortkoming komt voort uit het onvermogen om te leren van de diversiteit in taalgebruik van de trainingsdata.

Voorbeeld 3: Geautomatiseerde Besluitvormingssystemen

In geautomatiseerde besluitvormingssystemen kan underfitting tot slechte prestaties leiden omdat het systeem de uitkomsten van de inputdata niet nauwkeurig kan voorspellen. Dit is vooral kritisch in sectoren als financiën of gezondheidszorg, waar beslissingen op basis van onnauwkeurige voorspellingen grote gevolgen kunnen hebben.

Hoe Underfitting Aanpakken

1. Modelcomplexiteit Verhogen
   Overstappen naar een complexer model, zoals van lineaire regressie naar decision trees of neurale netwerken, kan helpen de complexiteit in de data te vangen.

2. Feature Engineering
   Beter feature engineering door relevante features toe te voegen of bestaande te transformeren kan het model betere representaties van de data bieden.

3. Trainingsduur Verlengen
   Het verhogen van het aantal trainingsiteraties of epochs kan het model helpen de datapatronen beter te leren, mits overfitting in de gaten wordt gehouden.

4. Regularisatie Verminderen
   Als er regularisatietechnieken worden gebruikt, overweeg dan hun sterkte te verminderen zodat het model meer flexibiliteit heeft om van de data te leren.

5. Meer Data Verzamelen
   Het uitbreiden van de dataset kan het model meer informatie geven, waardoor het onderliggende patronen effectiever kan leren. Technieken als data-augmentatie kunnen ook extra datapunten simuleren.

6. Hyperparameter Tuning
   Het aanpassen van hyperparameters, zoals leersnelheden of batchgroottes, kan soms het vermogen van het model om de trainingsdata te passen verbeteren.

Technieken om Underfitting te Voorkomen

1. Cross-Validatie
   Het toepassen van k-fold cross-validatie kan helpen garanderen dat het model goed presteert op verschillende subsets van de data, niet alleen de trainingsset.

2. Modelselectie
   Het evalueren van verschillende modellen en het kiezen van een model dat bias en variantie goed balanceert kan helpen underfitting te voorkomen.

3. Data-Augmentatie
   Voor taken zoals beeldherkenning kunnen technieken als roteren, schalen en spiegelen extra trainingsvoorbeelden creëren, zodat het model effectiever leert.

Bias-Variance Trade-off

Underfitting wordt vaak geassocieerd met hoge bias en lage variantie. De bias-variance trade-off is een fundamenteel concept in machine learning dat de afweging beschrijft tussen het vermogen van een model om bias (fouten door te simpele aannames) en variantie (fouten door gevoeligheid voor fluctuaties in de trainingsdata) te minimaliseren. Een goed model vinden betekent de juiste balans tussen deze twee, zodat het model noch underfit noch overfit.

Onderzoek naar Underfitting in AI-Training

Underfitting in AI-training is een belangrijk concept dat verwijst naar het onvermogen van een model om de onderliggende trend van de data te herkennen. Dit resulteert in slechte prestaties op zowel trainings- als onbekende data. Hier zijn enkele wetenschappelijke artikelen die verschillende aspecten van underfitting onderzoeken en inzicht geven in de oorzaken, gevolgen en mogelijke oplossingen.

1. Undecidability of Underfitting in Learning Algorithms
   Auteurs: Sonia Sehra, David Flores, George D. Montanez
   Dit artikel biedt een informatie-theoretisch perspectief op underfitting en overfitting in machine learning. De auteurs bewijzen dat het niet beslisbaar is of een leeralgoritme altijd een dataset zal underfitten, zelfs met onbeperkte trainingstijd. Dit onderstreept de complexiteit van het waarborgen van een juiste model fit. Het onderzoek suggereert verdere verkenning van informatie-theoretische en probabilistische strategieën om de fit van leeralgoritmen te begrenzen. Lees meer

2. Adversary ML Resilience in Autonomous Driving Through Human-Centered Perception Mechanisms
   Auteur: Aakriti Shah
   Deze studie onderzoekt de impact van adversariële aanvallen op autonome voertuigen en hun classificatienauwkeurigheid. Het benadrukt de uitdagingen van zowel overfitting als underfitting, waarbij modellen ofwel data uit het hoofd leren zonder te generaliseren of er niet in slagen voldoende te leren. Het onderzoek evalueert machine learning-modellen met datasets van verkeersborden en geometrische vormen, en onderstreept de noodzaak van robuuste trainingstechnieken zoals adversariële training en transfer learning om generalisatie en veerkracht te verbeteren. Lees meer

3. Overfitting or Underfitting? Understand Robustness Drop in Adversarial Training
   Auteurs: Zichao Li, Liyuan Liu, Chengyu Dong, Jingbo Shang
   Dit artikel onderzoekt de afname in robuustheid na uitgebreide adversariële training, wat vaak wordt toegeschreven aan overfitting. De auteurs stellen dat dit komt door perturbatie-underfitting, waarbij gegenereerde verstoringen ineffectief worden. Door APART te introduceren, een adaptief adversariëel trainingsraamwerk, laat het onderzoek zien hoe het versterken van verstoringen robuustheidsafbraak kan voorkomen, wat leidt tot een efficiënter trainingsproces. Lees meer