在機器學習中，過擬合（overfitting）是指模型在訓練數據上表現優異，但在新數據上卻無法泛化的現象。這種情況會導致模型失去預測能力，影響實際應用效果。因此，理解並避免過擬合對於提升模型的可靠性至關重要。

數據標註是人工智慧和機器學習中不可或缺的一環。透過對數據進行精確標註，能夠提升模型的準確性與效能，讓機器更好地理解和預測現實世界的情況。投資數據標註，將為未來的技術發展奠定堅實基礎。

在當今數位時代，機器學習已成為推動創新與效率的關鍵技術。透過分析大量數據，機器學習能夠自動識別模式並做出預測，幫助企業提升決策質量。掌握這項技術，將使您在競爭中脫穎而出。