Erreur de généralisation
L’erreur de généralisation mesure la capacité d’un modèle d’apprentissage automatique à prédire des données inédites, en équilibrant biais et variance pour garantir des applications d’IA robustes et fiables. Découvrez son importance, sa définition mathématique et les techniques efficaces pour la minimiser et réussir dans le monde réel.
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