Context: Konsekuensi Konsekuensi yang paling jelas dari overfit adalah kinerja yang buruk pada dataset validasi. Konsekuensi negatif lainnya meliputi: Fungsi yang overfit cenderung meminta lebih banyak informasi tentang setiap item dalam dataset validasi daripada fungsi optimal; mengumpulkan data tambahan yang tidak diperlukan ini dapat mahal atau rentan terhadap kesalahan, terutama jika setiap informasi individu harus dikumpulkan oleh pengamatan manusia dan manual data-entry. Fungsi yang lebih kompleks, overfit mungkin kurang portabel daripada yang sederhana. Pada satu ekstrem, regresi linier satu variabel sangat portabel sehingga, jika perlu, bahkan dapat dilakukan dengan tangan. Pada ekstrem lainnya adalah model yang dapat direproduksi hanya dengan persis menduplikasi seluruh pengaturan pemodel asli, membuat penggunaan ulang atau reproduksi ilmiah yang sulit. Mungkin mungkin untuk merekonstruksi rincian pelatihan individu dari model pembelajaran yang overfit. Ini mungkin tidak diinginkan, karena beberapa orang telah menemukan masalah seperti masalah yang dapat diidentifikasi dengan pengembangan model pembelajaran yang sensitif hak cipta, misalnya, dengan pelatihan Deep Copy Pilot, dan juga dengan pengembangan model pembelajaran mesin yang dapat diidentifikasi karena mereka telah mengembangkan model yang sensitif hak cipta.

Tolong beri aku implikasi potensial dari overfitting yang dijelaskan dalam teks berikut

Implikasi potensial dari overfit adalah: - kinerja yang buruk dari validasi set. - fungsi yang overfit mungkin meminta informasi lebih lanjut tentang setiap item dalam validasi dataset. - fungsi overfit mungkin kurang portabel daripada yang sederhana. - mungkin mungkin untuk merekonstruksi rincian instansi pelatihan individu dari overfit set pelatihan model pembelajaran mesin.