解释机器通用化是如何工作的.
机器通用化是AI系统 (通常是机器学习模型) 从一组数据中学习并将该学习应用于新的未见数据的能力.这是机器学习模型的一个重要方面,因为它允许模型做出准确的预测或决策,即使它以前没有看到相同的输入.机器通用化通过识别已经训练的数据中的模式和关系来工作,然后使用这种理解来对新数据做出推论.目标是模型识别与其试图解决的任务相关的潜在概念,然后将这些概念应用到新的输入.通用化的有效性取决于模型如何能够改善它已经看到的数据的记忆和能够将新输入通用.一个模型非常复杂和专业,它可能会超出数据的准确性,这意味着它对数据的实际表现不够好,但如果使用模型,它可以更有效地使用一个更简单的模型,它可以在许多问题上进行训练,例如在数据组上进行较少的数据的总体化和调整. 机器通用化模型的使用是非常简单的,它可以使用更有效的技术来对数据组合并进行更好的测试.