Généralisation systématique

La généralisation systématique fait référence à la capacité d'un modèle à raisonner efficacement et à faire des prédictions lorsqu'il est confronté à des combinaisons inédites d'entrées. Son objectif est d'améliorer les performances de généralisation du modèle, en garantissant qu'il conserve une haute précision et une grande robustesse dans de nouvelles situations. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment en traitement automatique des langues et en apprentissage automatique, la généralisation systématique présente une valeur d'application considérable, car elle peut augmenter l'adaptabilité et la fiabilité des modèles pour des tâches complexes.