Apprendimento automatico: l'importanza della generalizzazione

Nel contesto dell'apprendimento automatico, "non generalizzato" si riferisce a un modello che non è stato addestrato su un insieme diversificato di dati. Un modello generalizzato è quello in grado di gestire un'ampia gamma di input e produrre previsioni accurate per dati nuovi e invisibili. Un modello non generalizzato, d'altro canto, potrebbe funzionare bene solo sui dati specifici su cui è stato addestrato e potrebbe non generalizzarsi bene a nuovi dati.

Ad esempio, se si addestra un modello di machine learning su un set di dati costituito solo da esempi di un dominio specifico (ad esempio, immagini di gatti), il modello potrebbe adattarsi eccessivamente a quel dominio e non riuscire a generalizzare a nuovi esempi da domini diversi (ad esempio, cani). In questo caso, si dice che il modello non è generalizzato perché non è stato addestrato su un insieme diversificato di dati.

Per evitare un adattamento eccessivo e migliorare la generalizzazione di un modello di apprendimento automatico, è importante utilizzare un insieme diversificato di dati di addestramento che rappresenti una vasta gamma di ingressi e uscite. Ciò può aiutare il modello ad apprendere caratteristiche e modelli più generalizzabili che possono essere applicati a dati nuovi e invisibili.