機械学習: 一般化の重要性

機械学習の文脈では、「一般化されていない」とは、多様なデータセットでトレーニングされていないモデルを指します。一般化モデルとは、幅広い入力を処理し、新しい未知のデータに対して正確な予測を生成できるモデルです。一方、一般化されていないモデルは、トレーニングされた特定のデータでのみ適切に機能し、新しいデータにはうまく一般化できない可能性があります。たとえば、あるデータセットの例のみで構成されるデータセットで機械学習モデルをトレーニングするとします。特定のドメイン (猫の画像など) にモデルを適用すると、モデルがそのドメインに過剰適合してしまい、異なるドメイン (犬など) の新しい例に一般化できなくなる可能性があります。この場合、モデルは多様なデータセットでトレーニングされていないため、一般化されていないと言われます。過剰適合を回避し、機械学習モデルの一般化を向上させるには、次のようなさまざまなトレーニングデータのセットを使用することが重要です。幅広い入出力。これは、新しいまだ見たことのないデータに適用できる、より一般化可能な特徴やパターンをモデルが学習するのに役立ちます。