Ein Problem im Machine Learning, bei dem ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt (einschließlich Rauschen und zufälliger Schwankungen) und dadurch seine Fähigkeit verliert, auf neuen, ungesehenen Daten gut zu generalisieren. Das Modell ist zu komplex für die Daten.