기계 학습: 일반화의 중요성

기계 학습의 맥락에서 "비일반화"는 다양한 데이터 세트에 대해 훈련되지 않은 모델을 의미합니다. 일반화된 모델은 광범위한 입력을 처리하고 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 생성할 수 있는 모델입니다. 반면 일반화되지 않은 모델은 훈련된 특정 데이터에서만 잘 작동할 수 있으며 새 데이터에 대해서는 잘 일반화되지 않을 수 있습니다. 특정 도메인(예: 고양이 이미지)에 대한 모델이 해당 도메인에 과적합되어 다른 도메인(예: 개)의 새로운 사례로 일반화하지 못할 수 있습니다. 이 경우 모델은 다양한 데이터 세트에 대해 훈련되지 않았기 때문에 일반화되지 않았다고 합니다.

기계 학습 모델의 과적합을 피하고 일반화를 개선하려면 다음을 나타내는 다양한 훈련 데이터 세트를 사용하는 것이 중요합니다. 다양한 입력과 출력. 이는 모델이 새로운, 보이지 않는 데이터에 적용할 수 있는 보다 일반화 가능한 기능과 패턴을 학습하는 데 도움이 될 수 있습니다.