Systematische Verallgemeinerung

Systematische Generalisierung bezieht sich auf die Fähigkeit eines Modells, effektiv zu schließen und Vorhersagen zu treffen, wenn es mit bisher nicht gesehenen Kombinationen von Eingaben konfrontiert wird. Ihr Ziel ist es, die Generalisierungsleistung des Modells zu verbessern, um dessen Genauigkeit und Robustheit in neuen Situationen sicherzustellen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere in der natürlichsprachverarbeitung und maschinellen Lernen, hat die systematische Generalisierung einen hohen Anwendungswert, da sie die Anpassungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen für komplexe Aufgaben erhöhen kann.