Complexité du modèle et suréquipement dans l'apprentissage automatique

Cette séance de cours traite de la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité des modèles et les risques de suréquipement. L'instructeur passe en revue divers algorithmes, notamment k-NN (k-Nearest Neighbors) et la régression polynomiale, en soulignant leurs avantages et leurs inconvénients. La séance de cours explique comment la complexité croissante du modèle peut conduire à un meilleur ajustement des données non linéaires, mais augmente également le risque de surajustement, où un modèle fonctionne bien sur les données dentraînement mais mal sur les données invisibles. Des stratégies de sélection des modèles, y compris des techniques de validation croisée, sont introduites pour aider à choisir la complexité du modèle. Linstructeur couvre également les méthodes de régularisation pour atténuer les surajustements, démontrant comment elles peuvent améliorer les performances du modèle en pénalisant la complexité excessive. La discussion comprend des exemples pratiques et des visualisations pour illustrer les concepts de formation par rapport aux erreurs de test, limpact des hyperparamètres et léquilibre entre le biais et la variance dans la performance du modèle. Dans l’ensemble, la séance de cours fournit un aperçu complet des concepts essentiels de l’apprentissage automatique liés à la complexité des modèles et à l’ajustement excessif.