Bias-Variance Echanges dans l'apprentissage automatique

Cette séance de cours explore le compromis Bias-Variance dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la façon dont le risque change avec la complexité de la classe de modèle. Grâce à une petite expérience sur la régression 1D, l'instructeur démontre l'impact de la complexité du modèle sur l'ajustement. La séance de cours se penche sur la décomposition de l'erreur, mettant l'accent sur l'équilibre entre le biais et la variance. En analysant la décomposition des écarts, l'instructeur souligne l'importance de choisir des méthodes qui permettent d'obtenir simultanément un faible biais et une variance. La séance de cours se termine par des discussions sur le bruit en tant que limite inférieure à l'erreur réalisable, les implications du biais et de la variance sur les prédictions du modèle, et le compromis entre la complexité du modèle et l'erreur.