 Décrire les techniques pour prévenir le surajustement dans l'apprentissage automatique
Les techniques de prévention du surajustement dans l'apprentissage automatique comprennent la régularisation, l'augmentation des données, l'arrêt précoce, l'assemblage et le test de divers hyperparamètres. La régularisation est une technique utilisée pour réduire la complexité du modèle, tandis que l'augmentation des données consiste à générer de nouvelles données en perturbant les données existantes pour réduire le surajustement. L'arrêt précoce et l'assemblage impliquent de sélectionner le meilleur modèle en fonction de certains critères ou de combiner différents modèles, respectivement. Enfin, tester divers hyperparamètres est un processus de sélection des hyperparamètres idéaux pour un modèle afin d'assurer les meilleurs résultats.