Overfitting passiert, wenn ein KI-Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und deshalb bei neuen Daten schlecht funktioniert. Underfitting ist das Gegenteil: Das Modell hat nicht genug von den Trainingsdaten gelernt und funktioniert sowohl bei Trainings- als auch bei neuen Daten schlecht.