Overfitting
Le surapprentissage (overfitting) est la tendance d'un modèle à mémoriser les données d'entraînement au lieu d'en extraire des patterns généralisables, entraînant de mauvaises performances sur de nouvelles données jamais vues.
Un modèle de prédiction boursière qui mémorise parfaitement 10 ans de données historiques avec 99% de précision peut être complètement inutilisable en production car il n'a pas appris de vraies tendances généralisables.
Le surapprentissage (overfitting) est la tendance d'un modèle à mémoriser les données d'entraînement au lieu d'en extraire des patterns généralisables, entraînant de mauvaises performances sur de nouvelles données jamais vues.
Un modèle de prédiction boursière qui mémorise parfaitement 10 ans de données historiques avec 99% de précision peut être complètement inutilisable en production car il n'a pas appris de vraies tendances généralisables.
Surapprentissage et Machine Learning sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : Machine Learning, Augmentation de données, Dérive des données, Entraînement.
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