AIモデルに適合していないことは、モデルがモデルが解決できるよりも複雑であるため、モデルが適切な出力を生成できない場合です。十分なトレーニング時間です。これは、モデルをさらにトレーニングするだけで多くの労力をかけずに解決できます。適合していないもう1つの原因は、トレーニングデータがモデルを解くには複雑すぎて、パラメーターの数を増やす必要があることです。

過度にフィットすることは、モデルがデータの量と比較して多すぎるパラメーターを持っている可能性がある場合には反対の問題です。トレーニングデータの量を増やすか、パラメーターの数を減らすことで解決できます。
Under-fitting in an AI model is when the model is unable to produce a good output because the problem is more complex than the model is capable of solving, this can be caused by many factors some of them may be: The model may not have enough training time, this can be solved without much effort by just further training the model, another cause for under-fitting may be that the training data is simply too complex for the model to solve and the number of parameters may need to be increased.

Over-fitting is the opposite problem to under-fitting where the model may have too many parameters compared to the amount of data, this can cause the model to memorize the solution to the training data instead of learning how to find the solution, this problem can be solved by increasing the amount of training data or decreasing the number of parameters.