Generalization

Generalization je schopnosť modelu dosahovať dobrý výkon na nových, predtým nevidených dátach z relevantného prostredia, nie iba na príkladoch použitých pri tréningu.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi je dôležité určiť presný kontext, hranice významu a situácie, v ktorých sa pojem nesmie zamieňať s príbuzným javom.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je príliš široký výklad, zámena príbuzných pojmov a prenos tvrdenia medzi odlišnými disciplínami. Význam treba vždy viazať na konkrétny kontext a overiteľný zdroj.

Generalization sa od pojmov Generative AI, Fuzzy logic, Geometric deep learning odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.