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. À travers une série d'expériences et de décompositions d'erreurs, l'instructeur explique les concepts de biais, de variance et de bruit dans les modèles prédictifs. L'objectif est de trouver un équilibre entre le biais et la variance pour minimiser l'erreur réelle. La séance de cours se penche également sur les défis du sous-ajustement et du surajustement, soulignant l'importance de choisir des modèles à la fois à faible biais et à faible variance. La discussion se termine par des réflexions sur la courbe de double descente et la conciliation des pratiques modernes d'apprentissage automatique avec les principes traditionnels de la variation des biais.