Cette séance de cours traite des erreurs courantes dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le sur-ajustement et le sous-ajustement. Il explique comment la complexité du modèle affecte les taux derreur, en utilisant des fonctions polynomiales comme exemples. L'instructeur montre comment trouver la complexité optimale pour un modèle et fournit des solutions pour la manipulation des sur-ajustements.