Definizione in una frase
Presenza totale o parziale di dati di valutazione nell'addestramento, tuning o contesto precedente di un modello.
Presenza totale o parziale di dati di valutazione nell'addestramento, tuning o contesto precedente di un modello.
Presenza totale o parziale di dati di valutazione nell'addestramento, tuning o contesto precedente di un modello.
La generalizzazione è la capacità di un modello di mantenere un comportamento utile davanti a esempi che non coincidono esattamente con i dati di addestramento. Questa scheda spiega come si misura, i rischi di violare ipotesi come l'indipendenza dei dati e i limiti empirici osservati in studi recenti.
22 ott 2026 ↗ GLOSARIOL'overfitting si verifica quando un modello di machine learning memorizza il rumore e i pattern specifici dei dati di addestramento, ottenendo un'alta precisione su di essi ma fallendo nel generalizzare a nuovi dati. Questa scheda tecnica spiega il fenomeno attraverso il trade-off bias-varianza, dettagliando i metodi di rilevamento tramite curve di perdita e validazione incrociata, e confronta l'overfitting con l'underfitting e la contaminazione dei dati. Include esempi applicati nel rilevamento delle frodi, nella diagnostica medica e nella logistica, nonché un protocollo di mitigazione basato su regolarizzazione, early stopping e aumento dei dati.
20 ott 2026 ↗ GLOSARIOI dati sintetici vengono generati artificialmente per conservare proprietà rilevanti dei dati reali in vista di uno scopo preciso. La loro origine, da sola, non dimostra che siano utili, di qualità o privati.
29 set 2026 ↗ GLOSARIOUn benchmark è una valutazione definita da attività, dati, protocollo e metriche. Il punteggio descrive le prestazioni in quelle specifiche condizioni; da solo, non dimostra una capacità generale né garantisce risultati in produzione.
25 set 2026 ↗