Parcourir tout le contenu étiqueté avec Overfitting
L’erreur d'entraînement en IA et en apprentissage automatique est l’écart entre les prédictions d’un modèle et les résultats réels pendant l’entraînement. C’est un indicateur clé pour évaluer les performances du modèle, mais il doit être considéré avec l’erreur de test pour éviter le surapprentissage ou le sous-apprentissage.
La régularisation en intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de techniques utilisées pour éviter le surapprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique en introduisant des contraintes lors de l'entraînement, permettant ainsi une meilleure généralisation aux données non vues.
Le surapprentissage est un concept clé en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (ML). Il survient lorsqu'un modèle apprend trop bien les données d'entraînement, y compris le bruit, ce qui conduit à une mauvaise généralisation sur de nouvelles données. Découvrez comment identifier et prévenir le surapprentissage grâce à des techniques efficaces.
La validation croisée est une méthode statistique utilisée pour évaluer et comparer les modèles d'apprentissage automatique en partitionnant les données en ensembles d'entraînement et de validation à plusieurs reprises, afin de s'assurer que les modèles généralisent bien à des données inconnues et d'aider à prévenir le surapprentissage.
