Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Overfitting
Overfitting
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Overfitting, modelin eğitim örneklerini ezberleyip daha önce görmediği verilerde başarısız olmasıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiOverfitting durumunda eğitim kaybı düşerken doğrulama veya gerçek veri performansı kötüleşir. Model, görevin genellenebilir ilişkileri yerine eğitim örneklerindeki gürültüyü ve ayrıntıları ezberlemiştir. Daha çeşitli veri, düzenlileştirme, dropout, erken durdurma, veri artırma ve daha küçük model kapasitesi yardımcı olabilir. Test seti eğitime karıştırılmamalı ve performans mümkünse zaman veya kullanıcı bazlı ayrı bölümlerde ölçülmelidir.
Çalışma mantığı: Model kapasitesi eğitim örneklerindeki gürültüyü de temsil edebilecek kadar arttığında eğitim ve doğrulama performansı ayrışır. Veri artırma, düzenlileştirme, erken durdurma, daha fazla veri ve daha küçük model bu farkı azaltabilir.
Kullanım alanları: Her makine öğrenmesi görevinde model seçiminde ve eğitim izleme sürecinde kontrol edilmesi gereken temel bir durumdur.
Sınırlılıklar: Tek bir doğruluk skoru overfittingi göstermeyebilir; zaman, kullanıcı veya kaynak bazlı bağımsız test ve hata analizi yapılmalıdır.
Çalışma mantığı: Model kapasitesi eğitim örneklerindeki gürültüyü de temsil edebilecek kadar arttığında eğitim ve doğrulama performansı ayrışır. Veri artırma, düzenlileştirme, erken durdurma, daha fazla veri ve daha küçük model bu farkı azaltabilir.
Kullanım alanları: Her makine öğrenmesi görevinde model seçiminde ve eğitim izleme sürecinde kontrol edilmesi gereken temel bir durumdur.
Sınırlılıklar: Tek bir doğruluk skoru overfittingi göstermeyebilir; zaman, kullanıcı veya kaynak bazlı bağımsız test ve hata analizi yapılmalıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaModelin eğitim verisini ezberleyip yeni verilerde başarısız olması durumudur. Genelleme yeteneğinin düşmesine neden olur.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoModel eğitim örneklerinde çok başarılı olup yeni verilerde başarısız oluyorsa overfitting oluşmuş olabilir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.