Μηχανική Μάθηση: Η σημασία της γενίκευσης

Στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης, το "μη γενικευμένο" αναφέρεται σε ένα μοντέλο που δεν έχει εκπαιδευτεί σε ένα διαφορετικό σύνολο δεδομένων. Ένα γενικευμένο μοντέλο είναι αυτό που μπορεί να χειριστεί ένα ευρύ φάσμα εισροών και να παράγει ακριβείς προβλέψεις για νέα, αόρατα δεδομένα. Ένα μη γενικευμένο μοντέλο, από την άλλη πλευρά, μπορεί να λειτουργεί καλά μόνο στα συγκεκριμένα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύτηκε και μπορεί να μην γενικευτεί καλά σε νέα δεδομένα.

Για παράδειγμα, εάν εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης σε ένα σύνολο δεδομένων που αποτελείται μόνο από παραδείγματα από ένα συγκεκριμένο τομέα (π.χ. εικόνες γατών), το μοντέλο μπορεί να γίνει υπερβολικά προσαρμοσμένο σε αυτόν τον τομέα και να αποτύχει να γενικευτεί σε νέα παραδείγματα από διαφορετικούς τομείς (π.χ. σκύλους). Σε αυτήν την περίπτωση, το μοντέλο λέγεται ότι δεν είναι γενικευμένο επειδή δεν έχει εκπαιδευτεί σε ένα διαφορετικό σύνολο δεδομένων. ένα ευρύ φάσμα εισόδων και εξόδων. Αυτό μπορεί να βοηθήσει το μοντέλο να μάθει περισσότερα γενικεύσιμα χαρακτηριστικά και μοτίβα που μπορούν να εφαρμοστούν σε νέα, αόρατα δεδομένα.