Overfitting

Overfitting bezeichnet das Phänomen, dass ein KI-Modell die Trainingsdaten zu genau „auswendig lernt" und dadurch bei neuen, unbekannten Daten schlechte Ergebnisse liefert. Ein überfittetes Modell erkennt Muster in den Trainingsdaten, die zufällig oder nicht repräsentativ sind und überträgt diese Fehler auf echte Anwendungsfälle.

Was bedeutet das für Ihr KMU?

Overfitting ist relevant, wenn Sie ein KI-Modell auf eigenen Unternehmensdaten trainieren oder anpassen lassen: Ein Modell, das im Test hervorragend abschneidet, aber in der Praxis versagt, ist ein klassisches Overfitting-Problem. Typisches Warnsignal: Die Genauigkeit im Test ist deutlich höher als im realen Einsatz — dann hat das Modell die Testdaten gelernt, nicht das zugrundeliegende Muster. Lassen Sie Ihren KI-Dienstleister erklären, wie er Overfitting verhindert: gängige Methoden sind größere und vielfältigere Datensätze sowie das Testen an Daten, die das Modell während des Trainings nie gesehen hat.