Co jest Uogólnienie?

Kiedy model zapamiętuje dane szkoleniowe i słabo radzi sobie z niewidocznymi danymi wejściowymi.

Podejścia szkoleniowe, które pozwalają modelowi uczyć się na nowych danych, nie zapominając o wcześniejszej wiedzy.

Techniki tworzenia zmodyfikowanych przykładów szkoleniowych w celu poprawy generalizacji modelu.

Jak jasno logika, źródła danych i ograniczenia systemu AI są udokumentowane i zrozumiałe.

Jak dobrze wyniki pewności modelu odpowiadają rzeczywistym prawdopodobieństwom poprawności.

Przetrzymywany zbiór danych używany do pomiaru jakości modelu po szkoleniu.