Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
L’overfitting (surapprentissage) est une situation dans laquelle un modèle apprend trop précisément les données d’entraînement, au point de perdre sa capacité à généraliser à de nouvelles données. Il mémorise les cas particuliers, y compris le bruit ou les anomalies, au détriment des structures générales.
L’overfitting est l’un des pièges les plus fréquents en machine learning, notamment sur des jeux de données trop petits, déséquilibrés ou peu représentatifs. Un modèle surentraîné présente d’excellents résultats sur le jeu d’apprentissage, mais échoue sur des données inconnues. Plusieurs techniques permettent de l’éviter : régularisation (L1, L2), cross-validation, early stopping, dropout, ou encore simplification du modèle. L’overfitting peut aussi être lié à une mauvaise préparation des données ou à un déséquilibre dans la distribution des classes. En environnement métier, il peut engendrer des prédictions trompeuses et fausser les décisions. Il est donc essentiel de surveiller les écarts entre performance d’entraînement et performance de test, et de valider les modèles avec des jeux de données réels. Une IA efficace n’est pas celle qui “apprend tout”, mais celle qui apprend à généraliser de manière fiable.
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