Uczenie maszynowe: znaczenie generalizacji

W kontekście uczenia maszynowego „nieuogólniony” odnosi się do modelu, który nie został przeszkolony na zróżnicowanym zestawie danych. Model uogólniony to taki, który może obsłużyć szeroki zakres danych wejściowych i generować dokładne prognozy dla nowych, niewidocznych danych. Z drugiej strony, model niezgeneralizowany może dobrze działać tylko na określonych danych, na których został wyszkolony, i może nie działać dobrze na nowe dane.

Na przykład, jeśli szkolisz model uczenia maszynowego na zbiorze danych, który składa się tylko z przykładów z jednego określonej domeny (np. obrazy kotów), model może stać się nadmiernie dopasowany do tej domeny i nie będzie można go uogólniać na nowe przykłady z innych dziedzin (np. psów). W tym przypadku mówi się, że model jest nieuogólniony, ponieważ nie został przeszkolony na zróżnicowanym zestawie danych.…
Aby uniknąć nadmiernego dopasowania i poprawić uogólnienie modelu uczenia maszynowego, ważne jest, aby używać zróżnicowanego zestawu danych uczących, który reprezentuje szeroki zakres wejść i wyjść. Może to pomóc modelowi nauczyć się bardziej uogólnialnych funkcji i wzorców, które można zastosować do nowych, niewidocznych danych.