Teste unklare oder ungewöhnliche Handhaltungen. Überlege, warum das Modell manchmal Handhaltungen falsch klassifiziert und welche Faktoren die Genauigkeit beeinflussen könnten (z.B. Lichtverhältnisse, Winkel der Hand, Hintergrund)
Ordne die Begriffe den passenden Beschreibungen zu:
Overfitting
Underfitting
Datenvielfalt
Unterschiedliche Trainingsdaten helfen dem Modell, neue Situationen besser zu erkennen.
Das Modell ist zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert und erkennt neue Daten schlecht.
Das Modell hat zu wenig gelernt und erkennt allgemeine Muster nicht
