다음 텍스트에 설명된 과적합의 잠재적 의미를 알려주세요.
결과

과적합의 가장 명백한 결과는 유효성 검사 데이터 세트의 성능 저하입니다. 다른 부정적인 결과도 있습니다:

과적합 함수는 최적의 함수보다 검증 데이터 세트의 각 항목에 대해 더 많은 정보를 요청할 가능성이 높으며, 특히 개별 정보를 사람이 관찰하고 수동으로 데이터를 입력해야 하는 경우 불필요한 데이터를 추가로 수집하는 데 많은 비용이 들거나 오류가 발생하기 쉽습니다.[10]

복잡하고 과도하게 장착된 함수는 단순한 함수보다 이식성이 떨어질 가능성이 높습니다. 극단적인 예로, 한 변수 선형 회귀는 휴대성이 매우 뛰어나서 필요한 경우 수작업으로 수행할 수도 있습니다. 다른 극단에는 원래 모델러의 전체 설정을 정확히 복제해야만 재현할 수 있어 재사용이나 과학적 재현이 어려운 모델이 있습니다.[10]

과적합된 머신러닝 모델의 훈련 세트에서 개별 훈련 인스턴스의 세부 사항을 재구성하는 것이 가능할 수도 있습니다. 예를 들어 학습 데이터에 민감한 개인 식별 정보(PII)가 포함되어 있는 경우 이는 바람직하지 않을 수 있습니다. 이러한 현상은 인공지능과 저작권 분야에서도 문제를 야기하는데, Stable Diffusion 및 GitHub Copilot과 같은 일부 생성형 딥러닝 모델의 개발자는 해당 모델이 학습 데이터에서 저작권이 있는 특정 항목을 복제할 수 있는 것으로 밝혀져 저작권 침해로 소송을 당하기도 했습니다.[11][12][13]
과적합의 잠재적 영향은 다음과 같습니다:
- 유효성 검사 집합의 성능이 저하됩니다.
- 과적합된 함수는 유효성 검사 데이터 세트의 각 항목에 대해 더 많은 정보를 요청할 가능성이 높습니다.
- 과적합 함수는 단순한 함수보다 이식성이 떨어질 가능성이 높습니다.
- 과적합된 머신 러닝 모델의 훈련 세트에서 개별 훈련 인스턴스의 세부 정보를 재구성하는 것이 가능할 수 있습니다.
Please give me  the potential implications of overfitting described in the following text
Consequences

The most obvious consequence of overfitting is poor performance on the validation dataset. Other negative consequences include:

A function that is overfitted is likely to request more information about each item in the validation dataset than does the optimal function; gathering this additional unneeded data can be expensive or error-prone, especially if each individual piece of information must be gathered by human observation and manual data-entry.

A more complex, overfitted function is likely to be less portable than a simple one. At one extreme, a one-variable linear regression is so portable that, if necessary, it could even be done by hand. At the other extreme are models that can be reproduced only by exactly duplicating the original modeler's entire setup, making reuse or scientific reproduction difficult.

It may be possible to reconstruct details of individual training instances from an overfitted machine learning model's training set. This may be undesirable if, for example, the training data includes sensitive personally identifiable information (PII). This phenomenon also presents problems in the area of artificial intelligence and copyright, with the developers of some generative deep learning models such as Stable Diffusion and GitHub Copilot being sued for copyright infringement because these models have been found to be capable of reproducing certain copyrighted items from their training data.
The potential implications of overfitting are:
- poor performance of the validation set.
- a function that is overfitted is likely to request more information about each item in the validation dataset.
- A overfitted function is likely to be less portable than a simple one.
- it may be possible to reconstruct details of individual training instances from an overfitted machine learning model's  training set.