Для чего характерно внесение скрытого паттерна в данные обучающей выборки для неявного влияния на обобщающую способность метода машинного обучения можно объяснить следующим образом: 1. Для процесса дизеринга. Дизеринг – это процесс добавления шума или изменения данных для получения более разнообразной выборки. Цель дизеринга заключается в том, чтобы предотвратить возможность переобучения модели на исходных данных. При внесении скрытого паттерна в данные обучающей выборки, модель будет выделять новые закономерности, что поможет улучшить обобщающую способность модели. 2. Для кросс-валидации. Кросс-валидация – это метод оценки качества модели путем разбиения исходной выборки на несколько подвыборок. При внесении скрытого паттерна в данные обучающей выборки, каждая подвыборка будет иметь свою уникальную закономерность, что позволит оценить обобщающую способность модели на различных подмножествах данных. 3. Для атаки на отравление данных. В некоторых сценариях машинного обучения злоумышленники могут попытаться внести скрытый паттерн в данные обучающей выборки с целью искажения результатов обучения модели. Например, если атакующий вносит шум в данные, модель может неправильно классифицировать объекты. Внесение скрытого паттерна позволяет также анализировать и предотвращать такие атаки на отравление данных. 4. Для метода регуляризации Гилонова. Метод регуляризации Гилонова (Gilovan regularization method) используется для подавления паттернов или закономерностей, которые могут вызывать переобучение модели. Внесение скрытого паттерна в данные обучающей выборки позволяет модулировать или изменять паттерн в зависимости от требуемого уровня регуляризации, что способствует подавлению нежелательных закономерностей. В итоге, внесение скрытого паттерна в данные обучающей выборки позволяет улучшать обобщающую способность моделей машинного обучения, как за счет улучшения разнообразия выборки, так и за счет подавления нежелательных закономерностей. Это помогает модели выделять наиболее доступные и значимые паттерны, что способствует решению целевой задачи с высокой точностью.