Una possibile causa di un algoritmo AI che non funziona come previsto è l'overfitting. L'overfitting si verifica quando un algoritmo AI viene addestrato su un numero insufficiente di punti dati, risultando in un modello che funziona bene sui dati di addestramento, ma non è generalizzabile a nuovi dati. Ciò può essere causato dal modello che apprende dal rumore anziché dai modelli sottostanti nei dati. Per contrastare l'overfitting, è importante utilizzare un set di dati più ampio, esporre il modello a diversi tipi di dati e utilizzare tecniche di regolarizzazione come il dropout.
Identifica una possibile causa di un algoritmo AI che non funziona come previsto.