{"conversations": [{"from": "human", "value": "Azaldu bisera eta bariantza makinaren ikasketarekiko."}, {"from": "gpt", "value": "Makina ikastean, eredu eta balio errealen aurresuposatutako balioen eta eredu baten aurresuposatzeen arteko aldeari dagokio aldea, zeina ereduko aurresuposazio bizigabeengatik edo konplexutasun ezegokiarengatik gerta baitaiteke. bariantza, aitzitik, trebakuntzaren datuen fluktuazio txikiei dagokio, zeinek emaitza neurgarria eta pobrea izan dezaketen. Oinarrian, bi akats-iturburu elkarreragingarriak dira, ereduko errendimendua optimoa lortzeko orekatu behar direnak."}, {"from": "human", "value": "Adibide orokor batekin, zergatik balioesten da jabetza ezatsegina?"}, {"from": "gpt", "value": "Gainjartze modua gertatzen da makina ikasteko modeloa konplexuegia denean edo datu multzo jakin batean gehiegi trebatzen denean, eta horren eredu gisa, datu ikusezinetara ongi sailkatzen ez diren trebakuntza-datuetan oinarrituta. Honek datu berrietan iragarpenak egiteko erabiltzen den eredura eraman dezake. Adibide bat izan daiteke katu-multzo baten datu-multzo batean trebatutako eredu bat, hau hain konplexua non banakako katuak trebatzen ikasten baitu trebakuntzan, baina ez ditu katuak ezagutzen, errendimenduan oro har, katuen irudi-multzo berri batean iragarpenak egiteko erabiltzen denean."}]}