Yapay zeka aşırı öğrenme (overfitting) algoritmaların eğitim verisi üzerinden en alt kırılıma kadar çalışarak sonuçları ezberler. Sadece o veriler üzerinde başarı elde edebilir. Eğitim verisiyle kurulan model, test verisi üzerinde çalıştırıldığında muhtemelen sonuçlar eğitim verisine göre daha düşük çıkar.
Makine öğrenmesi ile yapay sinir ağları modellerinden her seferde bir kerede istenilen performans elde edilmeyebilir. Overfitting ise modelin öğrenme yerine ezber yöntemine geçmesine verilen bir isim olarak öne çıkar. Aşırı öğrenme durumunu tespit edebilmek adına eğitim verilerinin dışında, ilk kez karşılaşılan veriler ile modeli test etmektir. Makine öğrenmesindeki amaç, programın çözümü için genel bir çözüm üretmektir, çözüm sağlanabilmek için de tüm verilerle bir genelleme yapılmalıdır.