{"conversations": [{"from": "user", "value": "quina \u00e9s la difer\u00e8ncia entre s' ajusta i s' ajusta"}, {"from": "assistant", "value": "Suposant que esteu referint a la ci\u00e8ncia de dades, sobretenir- se \u00e9s el contrari de l' ajust, succeint quan el model s' ha entrenat o quan cont\u00e9 massa complexitat, resultant en \u00edndex d' errors elevats en les dades de prova. L' \u00fas d' un model \u00e9s m\u00e9s com\u00fa que no s' aplica, i normalment s' ajusta a un esfor\u00e7 per evitar- se en un proc\u00e9s anomenat \"Grevelearly\" s' atura. 192."}, {"from": "user", "value": "Com pots dir-ho quan un model est\u00e0 sobrefit?"}, {"from": "assistant", "value": "Un model est\u00e0 molt aprop d' un conjunt de dades d' entrenament, aquesta remuta en el model no ser un gran treball en imatges noves. Si el vostre mode t\u00e9 \u00edndex d' error baix, i la vari\u00e0ncia alta, aquests s\u00f3n bons senyals d' \u00fas d' un model. Per a evitar que hageu d' establir una porci\u00f3 de proves que s\u00f3n diferents de la resta de \"test\" per a que s' alinei. Si les imatges per a l' entrenament tinguin un valor inferior d' error, i les imatges de prova tenen un error d' alta taxa d' error llavors el model \u00e9s m\u00e9s probable que s' hagi acabat amb el model. Aix\u00f2 vol dir que heu d' entrenament! Si no teniu cap pregunta per a fer- ho!"}]}