Prenaučenje je problem, ki se pojavi, ko se strojni učni model preveč prilagodi na nabor podatkov za usposabljanje in posledično slabo deluje na novih, nepoznanih podatkih. Tehnike, kot so regularizacija, zgodnje ustavljanje in bogatenje nabora podatkov, se uporabljajo za zmanjšanje tveganja prenaučenja in izboljšanje splošne učinkovitosti modela.