En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Beskriv teknikker for å forhindre overtilpasning i maskinlæring [/INST] Teknikker for å forhindre overtilpasning i maskinlæring inkluderer regularisering, dataaugmentering, tidlig stopp, ensembling og testing av ulike hyperparametere. Regularisering er en teknikk som brukes for å redusere kompleksiteten til modellen, mens dataaugmentering innebærer å generere nye data ved å forstyrre eksisterende data for å redusere overtilpasning. Tidlig stopp og ensembling innebærer å velge den beste modellen basert på visse kriterier eller å kombinere forskjellige modeller, henholdsvis. Til slutt er testing av ulike hyperparametere en prosess med å velge de ideelle hyperparameterne for en modell for å sikre de beste resultatene.