Makine Öğrenimi: Genellemenin Önemi

Makine öğrenimi bağlamında "genelleştirilmemiş", çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmemiş bir modeli ifade eder. Genelleştirilmiş bir model, çok çeşitli girdileri işleyebilen ve yeni, görünmeyen veriler için doğru tahminler üretebilen bir modeldir. Öte yandan, genelleştirilmemiş bir model, yalnızca üzerinde eğitim aldığı belirli veriler üzerinde iyi çalışabilir ve yeni verilere iyi bir şekilde genelleştirilemeyebilir.

Örneğin, bir makine öğrenimi modelini yalnızca tek bir örnekten oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitirseniz Spesifik bir alan (örn. kedi görüntüleri) kullanıldığında, model bu alana aşırı uyum sağlayabilir ve farklı alanlardan (örn. köpekler) yeni örneklere genelleme yapmada başarısız olabilir. Bu durumda, modelin genelleştirilmediği söylenir çünkü farklı bir veri kümesi üzerinde eğitilmemiştir. geniş bir giriş ve çıkış yelpazesi. Bu, modelin yeni, görülmemiş verilere uygulanabilecek daha genelleştirilebilir özellikleri ve kalıpları öğrenmesine yardımcı olabilir.