मशीन लर्निंग: सामान्यीकरण का महत्व
मशीन लर्निंग के संदर्भ में, "असामान्यीकृत" एक ऐसे मॉडल को संदर्भित करता है जिसे डेटा के विविध सेट पर प्रशिक्षित नहीं किया गया है। एक सामान्यीकृत मॉडल वह है जो इनपुट की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकता है और नए, अनदेखे डेटा के लिए सटीक भविष्यवाणियां कर सकता है। दूसरी ओर, एक असामान्यीकृत मॉडल केवल उस विशिष्ट डेटा पर अच्छा काम कर सकता है जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया था और नए डेटा को अच्छी तरह से सामान्यीकृत नहीं कर सकता है।
उदाहरण के लिए, यदि आप एक मशीन लर्निंग मॉडल को ऐसे डेटासेट पर प्रशिक्षित करते हैं जिसमें केवल एक से उदाहरण शामिल हैं विशिष्ट डोमेन (उदाहरण के लिए, बिल्लियों की छवियां), मॉडल उस डोमेन के लिए ओवरफिटिंग हो सकता है और विभिन्न डोमेन (उदाहरण के लिए, कुत्तों) से नए उदाहरणों को सामान्यीकृत करने में विफल हो सकता है। इस मामले में, मॉडल को असामान्यीकृत कहा जाता है क्योंकि इसे डेटा के विविध सेट पर प्रशिक्षित नहीं किया गया है। ओवरफिटिंग से बचने और मशीन लर्निंग मॉडल के सामान्यीकरण में सुधार करने के लिए, प्रशिक्षण डेटा के विविध सेट का उपयोग करना महत्वपूर्ण है जो प्रतिनिधित्व करता है इनपुट और आउटपुट की एक विस्तृत श्रृंखला। इससे मॉडल को अधिक सामान्यीकृत विशेषताएं और पैटर्न सीखने में मदद मिल सकती है जिन्हें नए, अनदेखे डेटा पर लागू किया जा सकता है।
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