Maschinelles Lernen: Die Bedeutung der Generalisierung

Im Kontext des maschinellen Lernens bezieht sich „ungeralisiert“ auf ein Modell, das nicht auf einem vielfältigen Datensatz trainiert wurde. Ein verallgemeinertes Modell ist eines, das eine breite Palette von Eingaben verarbeiten und genaue Vorhersagen für neue, unsichtbare Daten erstellen kann. Ein nicht verallgemeinertes Modell hingegen funktioniert möglicherweise nur gut auf den spezifischen Daten, auf denen es trainiert wurde, und lässt sich möglicherweise nicht gut auf neue Daten verallgemeinern.

Zum Beispiel, wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen auf einem Datensatz trainieren, der nur aus Beispielen von einem besteht B. Bilder von Katzen), passt das Modell möglicherweise zu sehr an diese Domäne und lässt sich nicht auf neue Beispiele aus anderen Domänen (z. B. Hunde) verallgemeinern. In diesem Fall spricht man von einem nicht verallgemeinerten Modell, da es nicht auf einem vielfältigen Datensatz trainiert wurde.

Um eine Überanpassung zu vermeiden und die Generalisierung eines Modells für maschinelles Lernen zu verbessern, ist es wichtig, einen vielfältigen Satz von Trainingsdaten zu verwenden, der Folgendes darstellt eine gro+e Auswahl an Ein- und Ausgängen. Dies kann dem Modell helfen, verallgemeinerbare Merkmale und Muster zu erlernen, die auf neue, unsichtbare Daten angewendet werden können.