Переобученные модели запоминают ответы вместо того, чтобы учиться

Иногда модель машинного обучения набирает 100% на тренировочном тесте не потому, что она умная, а потому, что сжульничала. «Переобучение» происходит, когда алгоритм идеально запоминает точные данные обучения вместо изучения основных концепций. Как только вы показываете ему что-то новое в реальном мире, он эффектно проваливается, подобно ужасному студенту.