Odborné vysvětlení: Regularizace je technika používaná v strojovém učení k prevenci přeučení modelu. Přidává penalizační člen k chybové funkci, který omezuje složitost modelu. Běžné metody zahrnují L1 (Lasso) a L2 (Ridge) regularizaci. Cílem je zlepšit generalizaci modelu na nová data.
Vysvětlení pro laiky: Regularizace je jako učení dítěte, aby se nespoléhalo příliš na detaily, ale pochopilo obecné principy. Představte si, že učíte dítě rozpoznávat psy. Místo aby se učilo každý detail každého psa, který kdy vidělo, regularizace pomáhá dítěti soustředit se na hlavní rysy, které dělají psa psem. V AI to pomáhá modelům být flexibilnější a lépe fungovat s novými, neznámými informacemi.
Regularization is a technique used in machine learning to prevent overfitting of the model. It adds a penalty term to the error function that constrains the complexity of the model. Common methods include L1 (Lasso) and L2 (Ridge) regularization. The goal is to improve the model’s generalization to new data.
