La generalizzazione della macchina è la capacità di un algoritmo di apprendimento automatico di applicare ciò che ha appreso dai dati di addestramento a dati invisibili. Il processo di generalizzazione prevede che l'algoritmo riconosca i modelli nei dati e crei un modello che può essere utilizzato per risolvere problemi senza la necessità di inserire esplicitamente nuovi dati. Questo viene quindi utilizzato per fare previsioni su dati invisibili, consentendo all'algoritmo di &quot;generalizzare&quot; dai dati su cui è stato addestrato.
Spiega come funziona la generalizzazione della macchina.