Генерализация (Обобщающая способность)

Генерализация (Обобщающая способность) — это способность обученной модели машинного обучения показывать высокие результаты на новых, ранее не виденных данных, а не только на обучающей выборке. Хорошая генерализация означает, что модель выучила общие закономерности предметной области, а не просто «запомнила» примеры (что называлось бы переобучением). Достигается за счет правильного объема данных, регуляризации и валидации.

Что такое «Генерализация (Обобщающая способность)» простыми словами

Это проверка на сообразительность. Если вы выучили ответы на билеты наизусть, вы сдадите экзамен, но не решите новую задачу в жизни. Хорошая генерализация — это когда ИИ не просто зазубрил примеры из учебника (датасета), а понял общие правила. Такая модель будет хорошо работать в реальном мире, на данных, которых она никогда раньше не видела.