Verallgemeinerung
Die Fähigkeit eines KI-Modells, auf neuen, unbekannten Daten gute Leistungen zu erbringen, indem es zugrunde liegende Muster erfasst, anstatt Trainingsbeispiele auswendig zu lernen.
Die Kerneigenschaft, die effektive Modelle von überangepassten unterscheidet. Generalisierung wird durch eine angemessene Modellkapazität, Regularisierungstechniken (Dropout, Weight Decay), Datenaugmentation und robuste Validierung (Kreuzvalidierung, Hold-out-Sets) erreicht. Governance umfasst die Überwachung von Generalisierungslücken (Trainings- vs. Validierungsfehler), die Festlegung akzeptabler Schwellenwerte sowie das erneute Trainieren von Modellen, wenn die Leistung auf Produktionsdaten deutlich von den Testergebnissen abweicht.
Ein Team für Bildklassifikation stellt fest, dass die Trainingsgenauigkeit seines Modells bei 99 % liegt, während die Testgenauigkeit 75 % beträgt. Es führt Datenaugmentation (Rotationen, Farb-Jitter) ein, setzt Dropout-Schichten ein und trainiert das Modell erneut. Dabei erreicht es ausgewogene Trainings-/Testgenauigkeiten von etwa 90 % und belegt damit vor der Bereitstellung eine verbesserte Generalisierungsfähigkeit.
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