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。

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。

機器學習（ML）是人工智慧的一個重要分支，透過數據分析和模式識別，使計算機能夠自動學習和改進。隨著技術的進步，ML已廣泛應用於各行各業，提升效率和準確性，成為未來發展的關鍵。