{"text": "### Human: Jelaskan bagaimana generalisasi mesin bekerja.. ### Assistant: Generalisasi mesin adalah kemampuan sistem AI (seringkali model pembelajaran mesin) untuk belajar dari satu set data dan menerapkan pembelajaran itu pada data baru yang belum terlihat. Ini adalah aspek penting dari model pembelajaran mesin karena memungkinkan model membuat prediksi atau keputusan yang akurat bahkan jika belum melihat input yang sama sebelumnya. Generalisasi mesin bekerja dengan mengenali pola dan hubungan dalam data yang telah dilatih, dan kemudian menggunakan pemahaman itu untuk membuat kesimpulan tentang data baru. Tujuan adalah agar model mengenali konsep-konsep dasar yang relevan dengan tugas yang sedang diusahakan untuk dievaluasi, dan kemudian menerapkan konsep-konsep tersebut pada input baru. Efektivitas generalisasi tergantung pada seberapa baik model dapat memperbaiki keseimbangan antara menghafal data yang telah dilihat dan mampu memajukan input baru. Model yang sangat kompleks dan terspesialisasi, mungkin terlalu cocok dengan data yang sebenarnya, yang berarti bahwa itu tidak berfungsi dengan baik pada jumlah data yang sebenarnya. Jika model pembinaan AI tidak dapat digunakan secara keseluruhan, maka teknik pembinaan model yang lebih sederhana dan lebih efektif, seperti pembinaan model yang lebih sederhana, dan penggunaan teknik-teknik yang lebih efektif untuk meningkatkan kemampuan untuk melakukan pengujian data."}