generalizációt

Generalizáció a tudás olyan folyamata, amelynek során a megfigyelésekből vagy az általános szabályokból levont mintázatokat és szabályokat kiterjesztik új, eddig nem látott helyzetekre. Fontos különbség a generalizáció és a memorizálás között: az előbbi a kontextustól és a példáktól függetlenül működőképes lehet, míg az utóbbi csak a konkrét példákhoz kötődik.

A tudományos és gyakorlati kontextusokban a generalizáció többféleképpen értelmezhető. A természettudományokban általánosítás a megfigyelések közös szabályainak megfogalmazását jelenti. A statisztikában és a gépi tanulásban a generalizáció azt fejezi ki, hogy a modell mennyire teljesít ismeretlen adatokon. Interpoláció a meglévő tartományon belüli teljesítményt jelent, extrapoláció pedig a tartományon túlra történő alkalmazhatóságot.

A generalizációt befolyásoló tényezők közé tartozik a mintavétel reprezentativitása, az adatok zajossága, a modell komplexitása és a képzés módja. Gyakori problémák a overfitting (túlzott illeszkedés a tanító adatokhoz) és az underfitting (túl gyenge általánosítás). A jobb generalizációt célzó gyakorlati eszközök közé tartozik a keresztezett validáció, a regularizáció, adat-augmentáció, egyszerűbb modellek használata és a megfelelő edzési technikák alkalmazása.

A generalizáció fontos szerepet játszik több tudományterületen és a mesterséges intelligencia rendszerekben, ahol a helyes általánosítás a megbízható előrejelzések és döntések alapja. Ugyanakkor kritikusan kell értelmezni, mert a túl általánosító következtetések torzíthatják a megértést.