Машинне навчання: важливість узагальнення

У контексті машинного навчання «неузагальнений» відноситься до моделі, яка не була навчена на різноманітному наборі даних. Узагальнена модель — це модель, яка може обробляти широкий діапазон вхідних даних і створювати точні прогнози для нових, невідомих даних. З іншого боку, неузагальнена модель може добре працювати лише на конкретних даних, на яких вона навчалася, і може погано узагальнюватись на нові дані.

Наприклад, якщо ви навчаєте модель машинного навчання на наборі даних, який складається лише з прикладів з одного конкретного домену (наприклад, зображення котів), модель може стати надмірною для цього домену та не зможе узагальнити нові приклади з інших доменів (наприклад, собак). У цьому випадку модель вважається неузагальненою, оскільки її не було навчено на різноманітному наборі даних.

Щоб уникнути переобладнання та покращити узагальнення моделі машинного навчання, важливо використовувати різноманітний набір навчальних даних, які представляють широкий діапазон входів і виходів. Це може допомогти моделі дізнатися більше узагальнених функцій і шаблонів, які можна застосувати до нових, невидимих даних.