В системах машинного обучения под обобщением понимается переход от рассмотрения множества объектов к рассмотрению обобщенного понятия, описывающего класс таких объектов.
Таким образом, решив задачу машинного обучения мы получим:

• Количество объектов в каждом классе
• Обучающую выборку
• Количество классов, к которым относятся объекты
• Критерии отнесения объектов классам
• Центры классов

Другие предметы Университет Обобщение в машинном обучении интеллектуальные информационные системы машинное обучение обобщение объектов обучающая выборка количество классов критерии отнесения центры классов Новый

В контексте машинного обучения обобщение играет ключевую роль в том, как мы воспринимаем и обрабатываем данные. Давайте разберем, что именно мы получаем, решая задачу машинного обучения, и как это связано с обобщением.

1. Количество объектов в каждом классе

• При обучении модели мы анализируем, сколько объектов принадлежит каждому классу. Это позволяет понять распределение данных и выявить, есть ли классы с недостаточным количеством объектов.

2. Обучающая выборка

• Обучающая выборка - это набор данных, на котором мы обучаем нашу модель. Она должна быть репрезентативной и хорошо отражать особенности всех классов.

3. Количество классов, к которым относятся объекты

• При решении задачи мы определяем, сколько классов существует в нашей выборке. Это важно для понимания сложности задачи и выбора подходящих алгоритмов.

4. Критерии отнесения объектов классам

• Модель должна иметь четкие критерии для классификации объектов. Это могут быть правила или алгоритмы, которые определяют, к какому классу принадлежит тот или иной объект.

5. Центры классов

• Центры классов - это представления классов в многомерном пространстве. Обычно они рассчитываются как среднее значение всех объектов, принадлежащих к данному классу. Это помогает в визуализации и понимании структуры данных.

Таким образом, решая задачу машинного обучения, мы получаем не только информацию о классах и объектах, но и создаем обобщенное представление, которое позволяет нам делать выводы и предсказания на новых данных.