Bitte nenne mir die möglichen Auswirkungen der im folgenden Text beschriebenen Überanpassung
Konsequenzen

Die offensichtlichste Folge der Überanpassung ist eine schlechte Leistung im Validierungsdatensatz. Weitere negative Folgen sind:

Eine Funktion, die überangepasst ist, benötigt wahrscheinlich mehr Informationen über jedes Element im Validierungsdatensatz als die optimale Funktion; das Sammeln dieser zusätzlichen, nicht benötigten Daten kann teuer oder fehleranfällig sein, vor allem wenn jede einzelne Information durch menschliche Beobachtung und manuelle Dateneingabe gesammelt werden muss.

Eine komplexere, überangepasste Funktion ist wahrscheinlich weniger gut übertragbar als eine einfache Funktion. Im Extremfall ist eine lineare Regression mit nur einer Variable so übertragbar, dass sie bei Bedarf sogar von Hand durchgeführt werden kann. Das andere Extrem sind Modelle, die nur dann reproduziert werden können, wenn man den gesamten Aufbau des ursprünglichen Modellierers exakt dupliziert, was die Wiederverwendung oder wissenschaftliche Reproduktion erschwert.

Es kann möglich sein, Details einzelner Trainingsinstanzen aus dem Trainingssatz eines überangepassten maschinellen Lernmodells zu rekonstruieren. Das kann unerwünscht sein, wenn die Trainingsdaten zum Beispiel sensible personenbezogene Daten enthalten (PII). Dieses Phänomen wirft auch Probleme im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Urheberrechts auf. So wurden die Entwickler einiger generativer Deep-Learning-Modelle wie Stable Diffusion und GitHub Copilot wegen Urheberrechtsverletzungen verklagt, weil diese Modelle in der Lage waren, bestimmte urheberrechtlich geschützte Elemente aus ihren Trainingsdaten zu reproduzieren.
Die möglichen Folgen einer Überanpassung sind:
- eine schlechte Leistung des Validierungssatzes.
- Eine Funktion, die überangepasst ist, verlangt wahrscheinlich mehr Informationen über jedes Element im Validierungsdatensatz.
- Eine überangepasste Funktion ist wahrscheinlich weniger übertragbar als eine einfache Funktion.
- Es kann möglich sein, Details einzelner Trainingsinstanzen aus dem Trainingssatz eines überangepassten maschinellen Lernmodells zu rekonstruieren.
Please give me  the potential implications of overfitting described in the following text
Consequences

The most obvious consequence of overfitting is poor performance on the validation dataset. Other negative consequences include:

A function that is overfitted is likely to request more information about each item in the validation dataset than does the optimal function; gathering this additional unneeded data can be expensive or error-prone, especially if each individual piece of information must be gathered by human observation and manual data-entry.[10]

A more complex, overfitted function is likely to be less portable than a simple one. At one extreme, a one-variable linear regression is so portable that, if necessary, it could even be done by hand. At the other extreme are models that can be reproduced only by exactly duplicating the original modeler's entire setup, making reuse or scientific reproduction difficult.[10]

It may be possible to reconstruct details of individual training instances from an overfitted machine learning model's training set. This may be undesirable if, for example, the training data includes sensitive personally identifiable information (PII). This phenomenon also presents problems in the area of artificial intelligence and copyright, with the developers of some generative deep learning models such as Stable Diffusion and GitHub Copilot being sued for copyright infringement because these models have been found to be capable of reproducing certain copyrighted items from their training data.[11][12]
The potential implications of overfitting are:
- poor performance of the validation set.
- a function that is overfitted is likely to request more information about each item in the validation dataset.
- A overfitted function is likely to be less portable than a simple one.
- it may be possible to reconstruct details of individual training instances from an overfitted machine learning model's  training set.