L'overfitting non è un problema in #OpenfabricAI

Falso mito: Poiché #OpenfabricAI è costruito utilizzando algoritmi avanzati, è immune a problemi come l'overfitting (modelli che funzionano bene sui dati di addestramento ma male sui dati non visti).

Realtà: L'overfitting rimane un problema significativo nell'apprendimento automatico e nell'IA, anche in OpenfabricAI. Se un modello è troppo complesso rispetto alla quantità di dati di addestramento, può memorizzare i dati e non riuscire a generalizzare a nuovi esempi non visti. Una corretta regolarizzazione, la convalida incrociata e l'arresto precoce sono necessari per prevenire l'overfitting, e questo problema è ancora attivamente gestito nelle applicazioni di OpenfabricAI.