« Sous-ajustement » : différence entre les versions


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==Domaine==
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==Définition==
==Définition==
Situation observée quand un algorithme d'apprentissage automatique ou un modèle statistique ne s'ajuste que grossièrement aux données d'entraînement ce qui se traduit par une erreur élevée sur les données d'entraînement.


Note:


1-  Biais caractérisé par l'incapacité d'un modèle à capturer la variabilité présente dans les données en raison de sa trop grande simplicité. <ref>[http://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=SOUS-APPRENTISSAGE Source : Termium plus Labelle, Mélanie * Bureau de la traduction * Services linguistiques * Bur. dir. Centre de traduction et de terminologie * Trad. ang. et multi. et Term. * Normalisation terminologique * 2018]  </ref><br />
Dans de telles circonstances, on observera également une erreur élevée sur les données de test.


2-  Action de sous-apprendre une tâche. On dit que le modèle est en sous-apprentissage : il n’a pas pu apprendre toute l’information contenue dans l’ensemble de données disponible.  <ref> [https://fr.wiktionary.org/wiki/sous-apprentissage Geoffroy Simon, Méthodes non linéaires pour séries temporelles, Presses universitaires de Louvain, 2007] </ref>
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==Français==
==Français==
'''sous-apprentissage''' n.m. <br />
'''sous-ajustement'''
'''sous-ajustement'''   n.m.
 
'''sous-entraînement'''
 
'''sous-apprentissage'''
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==Anglais==
==Anglais==
'''underfitting'''
'''underfitting'''
'''undertraining'''
'''underlearning'''
'''underlearning'''


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Version du 2 juin 2019 à 15:18

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage profond



Définition

Situation observée quand un algorithme d'apprentissage automatique ou un modèle statistique ne s'ajuste que grossièrement aux données d'entraînement ce qui se traduit par une erreur élevée sur les données d'entraînement.


Note:

Dans de telles circonstances, on observera également une erreur élevée sur les données de test.


Français

sous-ajustement

sous-entraînement

sous-apprentissage

Anglais

underfitting

undertraining

underlearning