Im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist "Underfitting" ein Begriff, der ein spezifisches Problem beschreibt, das beim Training von Modellen auftritt. Underfitting geschieht, wenn ein Modell nicht in der Lage ist, die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten zu erfassen. Dies führt dazu, dass das Modell sowohl bei den Trainingsdaten als auch bei neuen, unbekannten Daten schlecht abschneidet. In einfachen Worten bedeutet Underfitting, dass das Modell zu einfach ist, um die Komplexität der Daten zu erfassen.
Ein häufiges Zeichen für Underfitting ist, dass die Vorhersagen des Modells weit von den tatsächlichen Ergebnissen entfernt sind, sowohl in den Trainingsdaten als auch in den Testdaten. Dies kann verschiedene Ursachen haben, wie zum Beispiel die Wahl eines zu einfachen Modells (z. B. einer linearen Funktion für ein hochgradig nicht-lineares Problem), zu wenige Trainingsdaten oder unzureichende Trainingszeit. Oft ist Underfitting das Resultat davon, dass das Modell nicht genügend Kapazität hat, um die notwendigen Beziehungen in den Daten zu lernen.
Ein weiterer Grund für Underfitting könnte eine zu aggressive Regularisierung sein, bei der das Modell gezwungen wird, zu "glatte" Entscheidungen zu treffen, um Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden. Obwohl Regularisierung notwendig ist, um ein Modell widerstandsfähiger gegen Rauschen in den Daten zu machen, kann zu viel Regularisierung das Modell daran hindern, auch sinnvolle Muster zu lernen, was zu Underfitting führt.
Um Underfitting zu vermeiden, können mehrere Ansätze verfolgt werden. Zum einen könnte man ein komplexeres Modell verwenden, das besser in der Lage ist, die Daten zu repräsentieren. Ein anderer Ansatz wäre, mehr relevante Merkmale (Features) in das Modell einzubringen oder die Anzahl der Trainingsdaten zu erhöhen. Schließlich kann auch eine längere Trainingszeit oder die Anpassung der Hyperparameter des Modells helfen, Underfitting zu reduzieren.
In der App-Entwicklung ist es wichtig, Modelle zu trainieren, die gut auf die spezifischen Daten und Anforderungen zugeschnitten sind. Versteht man die Konzepte von Underfitting und Overfitting, kann man bessere Entscheidungen treffen, wie Modelle ausgewählt und optimiert werden sollten, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.