Bản dịch của từ Overfitting trong tiếng Việt
Overfitting
Overfitting (Noun)
Việc đưa ra một phân tích tương ứng quá chặt chẽ hoặc chính xác với một tập hợp dữ liệu cụ thể và do đó có thể không phù hợp với dữ liệu bổ sung hoặc dự đoán các quan sát trong tương lai một cách đáng tin cậy.
The production of an analysis which corresponds too closely or exactly to a particular set of data and may therefore fail to fit additional data or predict future observations reliably.
Overfitting occurs when models only predict specific social trends accurately.
Overfitting xảy ra khi các mô hình chỉ dự đoán chính xác các xu hướng xã hội.
Overfitting does not help in understanding broader social dynamics effectively.
Overfitting không giúp hiểu các động lực xã hội rộng hơn một cách hiệu quả.
Can overfitting lead to poor predictions in social behavior studies?
Liệu overfitting có dẫn đến dự đoán kém trong các nghiên cứu hành vi xã hội không?
Luyện nói từ vựng với Chu Du AI
/overfitting/
Video ngữ cảnh
"Overfitting" là một thuật ngữ trong lĩnh vực học máy (machine learning) mô tả hiện tượng khi một mô hình quá học các chi tiết và nhiễu của tập dữ liệu huấn luyện đến mức nó hoạt động kém trên dữ liệu chưa thấy trước đó. Sự khác biệt giữa "overfitting" trong tiếng Anh Mỹ và Anh là không rõ ràng, tuy nhiên, cách diễn đạt có thể thay đổi trong cách sử dụng ngữ cảnh và phong cách viết. Trong cả hai biến thể, cách phát âm và ngữ nghĩa vẫn giống nhau, phản ánh một khái niệm quan trọng trong phân tích dữ liệu.
Từ "overfitting" được cấu tạo từ tiền tố "over-" trong tiếng Latinh có nghĩa là "quá mức" và "fitting", xuất phát từ động từ "fit", có nguồn gốc từ tiếng Anh cổ. Trong nghiên cứu học máy, "overfitting" đề cập đến hiện tượng mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến khả năng tổng quát kém đối với dữ liệu chưa thấy. Lịch sử từ này phản ánh sự phát triển trong lĩnh vực thống kê và trí tuệ nhân tạo, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cân bằng giữa độ chính xác và tính tổng quát của mô hình.
Từ "overfitting" được sử dụng với tần suất đáng kể trong bốn thành phần của kỳ thi IELTS, đặc biệt trong phần viết và nói, nơi mà người thí sinh có thể thảo luận về các khái niệm trong học máy và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, thuật ngữ này thường xuất hiện trong các tài liệu nghiên cứu khoa học và bài báo về trí tuệ nhân tạo, nơi mà việc tối ưu hóa mô hình và tránh tình trạng quá khớp dữ liệu là rất quan trọng.