Évaluation du modèle

Cette séance de cours couvre les concepts de sous-ajustement et de surajustement dans les modèles dapprentissage automatique, en discutant de limpact des hyperparamètres sur la flexibilité du modèle et le compromis biais-variance. Il explique le processus d'ajustement de plusieurs ensembles d'entraînement, la décomposition biais-variance et l'application de ces concepts à la reconnaissance numérique manuscrite. La séance de cours se penche également sur l'approche de l'ensemble de validation, la validation croisée et les techniques de réglage du modèle, fournissant un aperçu des défis et des considérations de l'apprentissage supervisé.