Przeuczenie może wystąpić, gdy model, np. klasyfikator zdjęć kotów, zapamięta specyficzne tło lub szum ze zbioru treningowego, zamiast cech samego kota. W efekcie, doskonale klasyfikuje zdjęcia, na których był trenowany, ale zawodzi przy nowych, nieznanych obrazach, ponieważ "nauczył się" zbyt wielu detali specyficznych dla danych treningowych.
Kurs dotyczy podstaw Uczenia Maszynowego. Jego celem jest przybliżenie tematyki podstaw UM z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]