Un'azienda ha creato un modello per prevedere i prezzi degli articoli. Il modello ha funzionato bene sui dati di training, ma le sue prestazioni sono diminuite significativamente dopo il deployment. Cosa dovrebbe fare l'azienda per risolvere questo problema?

Il problema descritto, in cui un modello funziona bene sui dati di training ma le sue prestazioni diminuiscono significativamente dopo il deployment, è un classico segno di overfitting. L'overfitting si verifica quando un modello impara troppo bene i dati di training, inclusi il rumore e le specificità del set di training, perdendo la capacità di generalizzare a nuovi dati non visti. Aumentare il volume dei dati utilizzati per il training aiuta a esporre il modello a una maggiore varietà di esempi, riducendo la probabilità che memorizzi pattern specifici del set di training e migliorando la sua capacità di generalizzazione. Ridurre il volume dei dati di training peggiorerebbe l'overfitting. Aggiungere ulteriori iperparametri potrebbe aumentare la complessità del modello e potenzialmente aggravare l'overfitting. Aumentare il tempo di training del modello, senza affrontare la causa principale dell'overfitting, potrebbe semplicemente portare il modello a memorizzare ancora di più i dati di training esistenti.