Pembelajaran Mesin: Pentingnya Generalisasi

Dalam konteks pembelajaran mesin, "tidak digeneralisasikan" mengacu pada model yang belum dilatih pada beragam kumpulan data. Model yang digeneralisasi adalah model yang dapat menangani berbagai masukan dan menghasilkan prediksi akurat untuk data baru yang belum terlihat. Sebaliknya, model yang tidak digeneralisasi mungkin hanya berfungsi dengan baik pada data spesifik tempat model tersebut dilatih dan mungkin tidak dapat digeneralisasi dengan baik pada data baru.

Misalnya, jika Anda melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang hanya terdiri dari contoh dari satu domain tertentu (misalnya, gambar kucing), model mungkin menjadi terlalu cocok dengan domain tersebut dan gagal menggeneralisasi contoh-contoh baru dari domain yang berbeda (misalnya, anjing). Dalam hal ini, model dikatakan tidak digeneralisasi karena belum dilatih pada kumpulan data yang beragam.

Untuk menghindari overfitting dan meningkatkan generalisasi model pembelajaran mesin, penting untuk menggunakan beragam kumpulan data pelatihan yang mewakili berbagai masukan dan keluaran. Hal ini dapat membantu model mempelajari lebih banyak fitur dan pola yang dapat digeneralisasikan yang dapat diterapkan pada data baru yang tidak terlihat.