Machine Learning: Vigtigheden af generalisering

I forbindelse med maskinl
ring refererer "ungeneraliseret" til en model, der ikke er blevet tr
net på et forskelligartet s
t af data. En generaliseret model er en model, der kan håndtere en bred vifte af input og producere nøjagtige forudsigelser for nye, usete data. En ikke-generaliseret model fungerer på den anden side muligvis kun godt på de specifikke data, den er tr
net på og generaliserer muligvis ikke godt til nye data.

For eksempel, hvis du tr
ner en machine learning-model på et datas
t, der kun består af eksempler fra en specifikt dom
ne (f.eks. billeder af katte), kan modellen blive overtilpasset til det påg
ldende dom
ne og undlade at generalisere til nye eksempler fra forskellige dom
ner (f.eks. hunde). I dette tilf
lde siges modellen at v
re ugeneraliseret, fordi den ikke er blevet tr
net på et forskelligartet s
t af data.

For at undgå overtilpasning og forbedre generaliseringen af en maskinl
ringsmodel, er det vigtigt at bruge et mangfoldigt s
t tr
ningsdata, der repr
senterer en bred vifte af input og output. Dette kan hj
lpe modellen med at l
re mere generaliserbare funktioner og mønstre, der kan anvendes på nye, usete data.