Vui lòng cho tôi những ý nghĩa tiềm năng của overfitting mô tả trong văn bản sau đây
Context:Hậu quả  Hậu quả rõ ràng nhất của việc lắp đặt quá mức là hiệu suất kém trên bộ dữ liệu xác nhận. Các hậu quả tiêu cực khác bao gồm:  Một chức năng được trang bị quá nhiều có khả năng yêu cầu nhiều thông tin hơn về mỗi mục trong bộ dữ liệu xác thực hơn so với chức năng tối ưu; thu thập dữ liệu không cần thiết bổ sung này có thể tốn kém hoặc dễ bị lỗi, đặc biệt là nếu mỗi mẩu thông tin phải được thu thập bằng quan sát của con người và nhập dữ liệu thủ công.  Một chức năng phức tạp hơn, được trang bị quá mức có khả năng ít di động hơn một chức năng đơn giản. Ở một cực đoan, một hồi quy tuyến tính một biến rất dễ di chuyển, nếu cần thiết, nó thậm chí có thể được thực hiện bằng tay. Ở cực khác là các mô hình chỉ có thể được sao chép bằng cách sao chép chính xác toàn bộ thiết lập của người tạo mô hình ban đầu, khiến việc tái sử dụng hoặc sao chép khoa học trở nên khó khăn.  Có thể tái tạo chi tiết của các trường hợp đào tạo riêng lẻ từ bộ đào tạo của mô hình học máy được trang bị quá mức. Điều này có thể không mong muốn nếu, ví dụ, dữ liệu đào tạo bao gồm thông tin nhận dạng cá nhân nhạy cảm (PII). Hiện tượng này cũng đưa ra các vấn đề trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và bản quyền, với các nhà phát triển của một số mô hình học sâu tạo ra như Stable Diffusion và GitHub Copilot bị kiện vì vi phạm bản quyền vì các mô hình này đã được tìm thấy có khả năng tái tạo các mục có bản quyền nhất định từ dữ liệu đào tạo của họ.