Gépi tanulás: Az általánosítás jelentősége

A gépi tanulás kontextusában a „nem általánosított” olyan modellre utal, amelyet nem képeztek sokféle adathalmazra. Az általánosított modell olyan, amely a bemenetek széles skáláját képes kezelni, és pontos előrejelzéseket készíteni új, nem látott adatokra vonatkozóan. Ezzel szemben előfordulhat, hogy egy nem általánosított modell csak azokon a konkrét adatokon működik jól, amelyekre betanította, és nem általánosítható jól új adatokra.

Például, ha egy gépi tanulási modellt egy olyan adatkészletre tanít, amely csak egy példából áll. adott tartományban (például macskák képei), a modell túlzottan illeszkedhet ehhez a tartományhoz, és nem tud általánosítani a különböző tartományokból származó új példákra (pl. kutyák). Ebben az esetben a modellről azt mondják, hogy nem általánosított, mivel nem képezték sokféle adathalmazra.

A túlillesztés elkerülése és a gépi tanulási modell általánosításának javítása érdekében fontos, hogy sokféle betanítási adatkészletet használjunk, amely reprezentálja bemenetek és kimenetek széles választéka. Ez segíthet a modellnek abban, hogy több általánosítható jellemzőt és mintát tanuljon meg, amelyeket új, nem látott adatokra lehet alkalmazni.