Underfitting

Underfitting oppstår når en maskinlæringsmodell er for enkel til å fange opp de underliggende trendene i dataene den er trent på. Denne mangelen fører til dårlig ytelse ikke bare på ukjente data, men også på selve treningsdataene. Underfitting skjer når en modell mangler den kompleksiteten som trengs for å representere dataene nøyaktig. Dette kan skyldes mangel på modellkompleksitet, utilstrekkelig treningsvarighet eller utilstrekkelig utvalg av funksjoner. I motsetning til overfitting, der modellen lærer støy og detaljer som er spesifikke for treningsdataene, handler underfitting om en manglende evne til å lære det underliggende mønsteret, noe som gir høy bias og lav varians.

Årsaker til underfitting

1. Modellkompleksitet
   En modell som er for enkel for dataene vil ikke klare å fange opp de kompleksitetene som kreves for effektiv læring. For eksempel kan bruk av lineær regresjon på data med et ikke-lineært forhold føre til underfitting.

2. Begrenset treningsvarighet
   Utilstrekkelig treningstid kan hindre modellen i å lære datamønstrene fullt ut.

3. Feature Selection
   Å velge funksjoner som ikke representerer dataene godt kan føre til underfitting. Modellen kan gå glipp av viktige aspekter ved dataene som ikke fanges opp av disse funksjonene.

4. Regularisering
   For mye regularisering kan tvinge modellen til å bli for enkel ved å straffe kompleksitet, og dermed begrense dens evne til å lære tilstrekkelig fra dataene.

5. Utilstrekkelige data
   Et lite treningsdatasett kan ikke gi nok informasjon til at modellen lærer datadistribusjonen skikkelig.

Hvorfor er underfitting viktig?

Å identifisere underfitting er avgjørende fordi det fører til modeller som ikke klarer å generalisere til nye data, og derfor blir ineffektive for praktiske anvendelser som prediktiv analyse eller klassifiseringsoppgaver. Slike modeller gir upålitelige prediksjoner, noe som påvirker beslutningsprosesser negativt, spesielt i AI-drevne applikasjoner som chatboter og automatiseringssystemer.

Eksempler og brukstilfeller

Eksempel 1: Lineær regresjon på ikke-lineære data

Tenk deg et datasett med et polynomisk forhold mellom input og output. Å bruke en enkel lineær regresjonsmodell vil sannsynligvis føre til underfitting fordi modellens antakelser om dataene ikke samsvarer med den faktiske datadistribusjonen.

Eksempel 2: AI-chatboter

En AI-chatbot trent med underfittende modeller kan mislykkes i å forstå nyanser i brukerens inndata, noe som fører til generiske og ofte feilaktige svar. Denne mangelen skyldes modellens manglende evne til å lære av mangfoldet i språket som brukes i treningsdataene.

Eksempel 3: Automatiserte beslutningssystemer

I automatiserte beslutningssystemer kan underfitting føre til dårlig ytelse fordi systemet ikke klarer å forutsi utfall fra inndataene nøyaktig. Dette er spesielt kritisk innenfor områder som finans eller helsevesen, der beslutninger basert på unøyaktige prediksjoner kan få betydelige konsekvenser.

Hvordan håndtere underfitting

1. Øk modellens kompleksitet
   Å bytte til en mer kompleks modell, for eksempel fra lineær regresjon til beslutningstrær eller nevrale nettverk, kan hjelpe modellen å fange opp kompleksitetene i dataene.

2. Feature Engineering
   Forbedre feature engineering ved å legge til relevante funksjoner eller transformere eksisterende kan gi modellen bedre representasjoner av dataene.

3. Utvid treningsvarigheten
   Å øke antall treningsiterasjoner eller epoker kan gjøre at modellen lærer datamønstrene bedre, forutsatt at man overvåker overfitting.

4. Reduser regularisering
   Hvis regulariseringsteknikker brukes, bør man vurdere å redusere styrken deres slik at modellen får mer fleksibilitet til å lære fra dataene.

5. Samle inn mer data
   Å utvide datasettet kan gi modellen mer informasjon, slik at den lærer de underliggende mønstrene mer effektivt. Metoder som datautvidelse kan også simulere flere datapunkter.

6. Hyperparametertuning
   Justering av hyperparametere, som læringsrater eller batch-størrelser, kan noen ganger forbedre modellens evne til å tilpasse seg treningsdataene.

Teknikker for å forhindre underfitting

1. Kryssvalidering
   Bruk av k-fold kryssvalidering kan bidra til å sikre at modellen presterer godt på ulike delmengder av dataene, ikke bare treningssettet.

2. Modellvalg
   Å evaluere ulike modeller og velge en som balanserer bias og varians på riktig måte kan bidra til å forhindre underfitting.

3. Datautvidelse
   For oppgaver som bildeklassifisering kan teknikker som rotasjon, skalering og flipping skape flere treningsprøver, noe som hjelper modellen å lære mer effektivt.

Bias-Variance Tradeoff

Underfitting er ofte forbundet med høy bias og lav varians. Bias-variance tradeoff er et grunnleggende begrep innen maskinlæring som beskriver avveiningen mellom en modells evne til å minimere bias (feil på grunn av for enkle antakelser) og varians (feil på grunn av følsomhet for svingninger i treningsdataene). Å oppnå en god modelltilpasning handler om å finne den riktige balansen mellom disse to, slik at modellen verken underfitter eller overfitter.

Forskning på underfitting i AI-trening

Underfitting i AI-trening er et kritisk begrep som refererer til en modells manglende evne til å fange opp den underliggende trenden i dataene. Dette resulterer i dårlig ytelse både på trenings- og ukjente data. Nedenfor finner du noen vitenskapelige artikler som utforsker ulike aspekter av underfitting, og gir innsikt i årsaker, konsekvenser og mulige løsninger.

1. Undecidability of Underfitting in Learning Algorithms
   Forfattere: Sonia Sehra, David Flores, George D. Montanez
   Denne artikkelen presenterer et informasjonsteoretisk perspektiv på underfitting og overfitting i maskinlæring. Forfatterne beviser at det er umulig å avgjøre om en læringsalgoritme alltid vil underfitte et datasett, selv med ubegrenset treningstid. Dette resultatet understreker kompleksiteten i å sikre at en modell har riktig tilpasning. Forskningen foreslår videre utforskning av informasjonsteoretiske og sannsynlighetsbaserte strategier for å begrense algoritmers tilpasning. Les mer

2. Adversary ML Resilience in Autonomous Driving Through Human-Centered Perception Mechanisms
   Forfatter: Aakriti Shah
   Denne studien utforsker virkningen av adversarial-angrep på autonome kjøretøy og deres klassifiseringsnøyaktighet. Den fremhever utfordringene ved både overfitting og underfitting, der modeller enten memorerer data uten å generalisere eller ikke lærer tilstrekkelig. Forskningen evaluerer maskinlæringsmodeller med datasett fra trafikkskilt og geometriske former, og understreker nødvendigheten av robuste treningsteknikker som adversarial trening og transfer learning for å forbedre generalisering og robusthet. Les mer

3. Overfitting or Underfitting? Understand Robustness Drop in Adversarial Training
   Forfattere: Zichao Li, Liyuan Liu, Chengyu Dong, Jingbo Shang
   Denne artikkelen undersøker robusthetsfall etter utvidet adversarial trening, vanligvis tilskrevet overfitting. Forfatterne argumenterer for at dette skyldes perturbasjons-underfitting, der genererte forstyrrelser blir ineffektive. Ved å introdusere APART, et adaptivt adversarial treningsrammeverk, viser studien hvordan styrking av forstyrrelser kan forhindre robusthetsforringelse og gi en mer effektiv treningsprosess. Les mer