Algorytmy nie sa idealne. Zatem czekajmy na błedy jak nie da sie inaczej.
Nadmierne dopasowanie, przeuczenie, przetrenowanie, overfitting . Uczeń algorytm zaczyna dopasowywać się do przypadkowych błędów .
Sieć neuronowa trenowana na danych miesięcznych z kilku lat wydaje się być świetnym graczem giełdowym, a po zastosowaniu jej przewidywań w praktyce zyski nie odbiegają od inwestycji w indeks.
Gdy uczenie jest zbyt długie, lub gdy przypadki uczące są nieliczne, uczeń może "wymyślić" prawidłowości, które w rzeczywistości nie mają miejsca,.
W psychiatrii odpowiednikiem nadmiernego dopasowania mogą być urojenia paranoiczne: złożone, spójne wewnętrznie, choć absurdalne modele świata (np. teorie spiskowe), tworzone na podstawie zbyt skąpych informacji przez pacjentów z objawami zespołu paranoicznego. :-)