 Identifiez une cause possible d'un algorithme d'IA qui ne fonctionne pas aussi bien que prévu.
L'une des causes possibles d'un algorithme d'IA qui ne fonctionne pas aussi bien que prévu est le surajustement. Le surajustement se produit lorsqu'un algorithme d'IA est formé sur trop peu de points de données, ce qui donne un modèle qui fonctionne bien sur les données de formation, mais qui n'est pas généralisable à de nouvelles données. Cela peut être dû au fait que le modèle apprend à partir du bruit plutôt qu'à partir des modèles sous-jacents dans les données. Pour lutter contre le surajustement, il est important d'utiliser un ensemble de données plus large, d'exposer le modèle à différents types de données et d'utiliser des techniques de régularisation telles que l'abandon.