{"conversations": [{"from": "human", "value": "zer alde dago azpiko egokitzeko eta egokitzeko artean"}, {"from": "gpt", "value": "Datuen zientziari buruz ari zarela uste baduzu, gainjartze bat azpikoaren aurkakoa da, zeren eta eredua gehiegi entrenatzen denean edo konplexutasun gehiegi duenean, errore-tasa handiak sortzen baititu probako datuetan. Modeloa bat baino ohikoagoa da, eta normalean \"gelditze\" izeneko prozesuan zehar ez nahasteko ahalegina egiten da."}, {"from": "human", "value": "Nola dakizu modelo bat ez dela egokia?"}, {"from": "gpt", "value": "Modelo bat ongi egokitzen da datu multzo batean trebakuntzarako, hau da, ereduko erreaktibotasun hau bere lana irudi berrietan ongi osatzeko behar bezala ez izatea. Zure moduak errore-tasa baxuak baditu, eta bariantza altua badu, eredu bati gehiegi egokitzeko seinale onak dira. Hori gerta ez dadin, beste irudi batzuk \"proba\"tik \"probak egiteko\" zati bat ez diren \"probak\" zati bat ezarri behar duzu. Irudiak trebatzeko errore tasa baxuago bat badute, eta irudiek errore-tasa handia badute, orduan zure modeloa ongi doituta egongo da. Honek esan nahi du zure trebakuntzak prestatu beharko dituzula! Galderarik ez baduzu egin!"}]}