Régularisation de l'apprentissage automatique

Cette séance de cours couvre les concepts de la Régression Ridge et de la Régression Lasso, en mettant l'accent sur les techniques de régularisation afin d'éviter un surajustement dans les modèles d'apprentissage automatique. Il explique comment la régularisation influe sur la flexibilité du modèle et les valeurs des paramètres. Les exemples démontrent l'application de la régularisation dans le code Julia, soulignant l'importance d'ajuster les hyperparamètres et d'interpréter les résultats. De plus, il discute de l'utilisation des chemins Lasso pour visualiser l'effet des différentes valeurs de régularisation sur les coefficients de paramètre. La séance de cours se termine par des exercices pratiques sur la mise en œuvre et la compréhension de la régularisation dans les modèles d'apprentissage automatique.