Что таоке переобучение? И что такое модель?

Какой синомим можно подобрать?

Модель - фр. modèle, от лат. modulus — «мера, аналог, образец». В контексте машинного обучения моделирование больше идет в сторону аппроксимации входящих данных.

Наш мозг, знаете ли, тоже примерно так работает. Он на основе собственного опыта строит свою модель окружающего мира, и уже на основе этой модели мы определяем что есть что. Скажем если мы один раз обожглись в огне, мы знапомнили приблизительно как выглядит огонь, и когда в следующий раз увидим что-то, что похоже на огонь, хоть и другого цвета например и без дыма, мы всеравно будем понимать что руки туда совать не надо, ибо мозг прогонит эдакую симуляцию в рамках своей модели мира и поймет что результат - боль.

Почему тогда назвали переобучение а не "неверно обученный алгоримт"?

Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», англ. overfitting). Читать вики.

во первых обучают всегда на нужных данных.
переобучение (ещё называют переподгонка) это когда именно переобучил, даже на "правильных" данных.
грубо говоря это когда ты так обучил модель, что она просто в точности повторяет данные из обучающей выборки.
такой эффект встречается, когда например пытаются максимально точно подогнать результаты алгоритма к обучающимся данным.
это плохо тем что твой алгоритм не предсказывает что либо, а просто выдаёт ответ в точности как в обучающийся данных. пользы от этого никакой.