مقدمه مفهومی تعمیم (Generalization) در علوم کامپیوتر و به ویژه در یادگیری ماشین، به توانایی یک مدل در عملکرد صحیح روی داده های جدید و دیده نشده اشاره دارد. این مفهوم بیانگر این است که مدل نه تنها بر روی داده های آموزشی، بلکه بر روی داده های واقعی نیز به خوبی عمل کند. تعمیم پذیری یکی از مهم ترین اهداف در توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین و سیستم های هوشمند است. انواع تعمیم 1. تعمیم ساختاری در برنامه نویسی شی گرا 2. تعمیم آماری در مدل های یادگیری ماشین 3. تعمیم شناختی در هوش مصنوعی 4. تعمیم منطقی در سیستم های مبتنی بر دانش 5. تعمیم مفهومی در پردازش زبان طبیعی 6. تعمیم هندسی در تشخیص الگو 7. تعمیم زمانی در مدل های پیش بینی عوامل مؤثر بر تعمیم پذیری - حجم و کیفیت داده های آموزشی - پیچیدگی مدل نسبت به پیچیدگی مسئله - تکنیک های منظم سازی (Regularization) - روش های نمونه برداری و اعتبارسنجی - نویز در داده های آموزشی - سوگیری های موجود در داده ها - انتخاب مناسب ویژگی ها روش های بهبود تعمیم پذیری - استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) - به کارگیری تکنیک های منظم سازی - افزایش مصنوعی داده ها (Data Augmentation) - انتخاب مدل با پیچیدگی مناسب - کاهش ابعاد داده (Dimensionality Reduction) - استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) - بهینه سازی فراپارامترها چالش های تعمیم - مسئله بیش برازش (Overfitting) - مسئله کم برازش (Underfitting) - تغییر توزیع داده ها در طول زمان - داده های نادرست یا ناقص - تفسیرپذیری مدل های پیچیده - نیاز به منابع محاسباتی زیاد کاربردهای پیشرفته - توسعه مدل های یادگیری عمیق - سیستم های تشخیص الگوی خودکار - پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی - بینایی ماشین و تشخیص اشیا - سیستم های پیشنهادگر هوشمند - مدل های پیش بینی سری های زمانی - آنالیز داده های پیچیده پزشکی
