Wenn Maschinen zu viel oder zu wenig lernen – Overfitting und Underfitting im Kontext künstlicher Intelligenz

Wenn Maschinen zu viel oder zu wenig lernen – Overfitting und Underfitting im Kontext künstlicher Intelligenz

Wie lernen Maschinen – und was passiert, wenn sie es falsch tun?
Dieser Beitrag beleuchtet die beiden zentralen Fehlerquellen im maschinellen Lernen: Overfitting und Underfitting. Anhand anschaulicher Beispiele, praxisnaher Methoden und gesellschaftlicher Implikationen zeigt der Artikel, warum Generalisierung der wahre Maßstab für Intelligenz ist – ob künstlich oder menschlich. Ein Deep Dive für alle, die KI nicht nur nutzen, sondern auch verstehen wollen.