حدود التعميم

تتعلق حدود التعميم في تعلم الآلة بالحدود النظرية العليا التي تقيس الفرق بين أداء النموذج في التنبؤ على بيانات غير م seen (غير معلومة سابقاً) وأدائه على بيانات التدريب. الغرض هو توفير إطار رياضي لتقييم قدرة النموذج على التعميم، مما يضمن أن النموذج لا يقتصر على الأداء الجيد على مجموعة التدريب فحسب، بل يحافظ أيضًا على أداء مستقر وموثوق به على البيانات الجديدة. من خلال دراسة وتحسين هذه الحدود، يمكن توجيه اختيار النماذج وضبط المعلمات، مما يعزز متانة النموذج ومرونته، وبالتالي تحقيق قيمة أكبر في التطبيقات العملية.