Shpjegoni se si funksionon përgjithësimi i makinës.
Përgjithësimi i makinës është aftësia e një algoritmi të mësimit të makinës për të zbatuar atë që ka mësuar nga të dhënat e trajnimit në të dhëna të padukshme. Procesi i përgjithësimit përfshin algoritmin që njeh modelet në të dhëna dhe krijon një model që mund të përdoret për të zgjidhur problemet pa pasur nevojë të futet në mënyrë eksplicite të dhëna të reja. Kjo më pas përdoret për të bërë parashikime mbi të dhënat e padukshme, duke lejuar algoritmin të "përgjithësohet" nga të dhënat mbi të cilat është trajnuar.