Dalam bidang pembelajaran mesin, ada dua konsep penting yang menonjol sebagai tantangan yang perlu dikelola untuk menciptakan model yang dapat menggeneralisasi data yang tidak terlihat dengan baik: overfitting dan underfitting. Istilah-istilah ini menggambarkan keseimbangan antara kompleksitas model dan kemampuannya menangkap pola mendasar dalam data. Overfitting: Saat Model Belajar Terlalu Banyak Definisi : Overfitting terjadi ketika model mempelajari data pelatihan dengan terlalu..