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CH 6 IA : concept de AS - Coggle Diagram
CH 6 IA : concept de AS
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Type de prédiction
Lorsque la sortie est une catégorie (R ou N), on parle de classification.
Lorsque la sortie est une valeur numérique (temps), on parle de régression.
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Étapes de résolution d’un problème AS
- A. Définir les variables d’entrée et de sortie.
- B. Définir le codage des variables 𝑋et 𝑌
- C. Choisir une classe d’hypothèses 𝐻
- D. Trouver l’hypothèse 𝑓
la plus optimale pour la prédiction.
- on définit les données, leur représentation, le type de modèle, puis on choisit celui qui donne les meilleures prédictions.
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principe de overfitting
- L’overfitting est un problème fréquent en apprentissage automatique.
- Il survient lorsqu’un modèle apprend trop bien les données d’entraînement, incluant le bruit ou les détails spécifiques.
- Résultat : bonne performance sur l’entraînement, mais mauvaise généralisation sur de nouvelles données.
- Il faut donc viser un équilibre entre précision sur les données d’entraînement et capacité de généralisation.
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