Qu'est-ce que Généralisation?

Lorsqu'un modèle mémorise les données d'entraînement et fonctionne mal sur des entrées invisibles.

Des approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.

Techniques qui créent des exemples de formation modifiés pour améliorer la généralisation du modèle.

Dans quelle mesure la logique, les sources de données et les limites d'un système d'IA sont documentées et compréhensibles.

Dans quelle mesure les scores de confiance d'un modèle correspondent aux probabilités d'exactitude réelles.

Un ensemble de données conservé utilisé pour mesurer la qualité du modèle après la formation.