Cette séance de cours explore le concept de surajustement dans la régression polynomiale, en discutant des symptômes, des caractéristiques et de l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques. L'instructeur explique comment l'ajustement parfait des données peut ne pas toujours conduire à une bonne généralisation, en utilisant des exemples de réseaux de neurones profonds et de données bruyantes.