Por favor, indícame las posibles implicaciones del sobreajuste descrito en el siguiente texto
Consecuencias

La consecuencia más obvia del sobreajuste es un rendimiento deficiente en el conjunto de datos de validación. Otras consecuencias negativas son:

Es probable que una función sobreajustada solicite más información sobre cada elemento del conjunto de datos de validación que la función óptima; la recopilación de estos datos adicionales innecesarios puede ser costosa o propensa a errores, especialmente si cada dato individual debe recopilarse mediante la observación humana y la introducción manual de datos.

Es probable que una función más compleja y sobreajustada sea menos portátil que una simple. En un extremo, una regresión lineal de una variable es tan portátil que, en caso necesario, podría hacerse incluso a mano. En el otro extremo están los modelos que sólo pueden reproducirse duplicando exactamente toda la configuración del modelador original, lo que dificulta su reutilización o reproducción científica.

Puede ser posible reconstruir detalles de instancias de entrenamiento individuales a partir del conjunto de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático sobreajustado. Esto puede ser indeseable si, por ejemplo, los datos de entrenamiento incluyen información sensible de identificación personal (IPI). Este fenómeno también plantea problemas en el ámbito de la inteligencia artificial y los derechos de autor, ya que los desarrolladores de algunos modelos generativos de aprendizaje profundo, como Stable Diffusion y GitHub Copilot, han sido demandados por infracción de derechos de autor porque se ha descubierto que estos modelos son capaces de reproducir ciertos elementos protegidos por derechos de autor a partir de sus datos de entrenamiento.
Las implicaciones potenciales del sobreajuste son
- bajo rendimiento del conjunto de validación.
- Es probable que una función sobreajustada solicite más información sobre cada elemento del conjunto de datos de validación.
- Es probable que una función sobreajustada sea menos portable que una simple.
- puede que sea posible reconstruir detalles de instancias de entrenamiento individuales a partir del conjunto de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático sobreajustado.