Overfitting mashina ta'limida keng tarqalgan muammo bo'lib, unda model o'quv ma'lumotlariga juda yaqin bo'lib qoladi, bu esa yangi, ko'rinmagan ma'lumotlarga qo'llanilganda uni aniqligini pasaytiradi. Bu model juda murakkab bo'lganda, nafaqat o'quv ma'lumotlarida asosiy naqshlarni, balki ma'lumotlarda mavjud bo'lgan tasodifiy shovqin va tebranishlarni ham aniqlaydi. Natijada model o'quv ma'lumotlarida yaxshi ishlashi mumkin, ammo tasdiqlash yoki sinov ma'lumotlarida yomon ishlaydi. O'tkazib yuborishni oldini olish uchun bir nechta usullar mavjud, ulardan ba'zilari quyidagilarni o'z ichiga oladi: 1. Regularlashtirish: Bu modelning murakkabligini kamaytirish uchun yo'qotish funktsiyasiga jazo muddatini qo'shishni o'z ichiga
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence