الضبط الزائد (Overfitting) هو حالة تحدث عند تدريب نموذج التعلم الآلي بحيث يتعلم التفاصيل والضوضاء (Noise) الموجودة في بيانات التدريب بشكل مبالغ فيه، فيصبح أداؤه عاليًا جدًا على بيانات التدريب لكنه ضعيف عند التعامل مع بيانات جديدة لم يسبق له رؤيتها. بعبارة أخرى، النموذج يحفظ البيانات بدل أن يتعلم منها الأنماط العامة. يظهر الضبط الزائد عادةً عندما يكون النموذج معقدًا جدًا أو عندما تكون البيانات قليلة أو غير متنوعة. مثال: نموذج يتعلم التنبؤ بأسعار المنازل ويتذكر بالضبط كل منزل في بيانات التدريب، لكنه يفشل في التنبؤ بسعر منزل جديد لأنه لم يعمم القواعد.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق