« Surapprentissage » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « n. m. » par « nom masc. »)
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
 
(7 versions intermédiaires par le même utilisateur non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
[[Category:intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Termium]]
[[Catégorie:100]]
==Définition==
==Définition==
Le '''surapprentissage''' ou '''surajustement''' (''overfitting '') est un problème pouvant survenir dans les méthodes mathématiques  de classification pour les réseaux de neurones. Il est en général provoqué par un mauvais dimensionnement de la structure utilisée pour classifier. De par sa trop grande capacité à stocker des informations, une structure dans une situation de surapprentissage aura de la peine à généraliser les caractéristiques des données. Elle se comporte alors comme une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons.
Le '''surapprentissage''' ou '''surajustement''' (''overfitting '') est un problème pouvant survenir dans les méthodes mathématiques  de classification pour les réseaux de neurones. Il est en général provoqué par un mauvais dimensionnement de la structure utilisée pour classifier. De par sa trop grande capacité à stocker des informations, une structure dans une situation de surapprentissage aura de la peine à généraliser les caractéristiques des données. Elle se comporte alors comme une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons.


Voir: '''[[Fléau de la haute dimension|fléau de la dimension]]'''.
Voir: '''[[Fléau de la haute dimension|fléau de la dimension]]'''.
==Français==
==Français==
''' surapprentissage  nom masc.'''
''' surapprentissage  '''  
 
''' surajustement ''' 


''' surajustement  nom masc.'''
''' surinterprétation  '''  


''' surinterprétation nom masc. '''
==Anglais==
==Anglais==
'''  overfitting  '''
'''  overfitting  '''
Ligne 24 : Ligne 19 :




<small>
==Sources==
 
 




Ligne 34 : Ligne 27 :


[https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Surapprentissage&oldid=161071239 Source: Wikipedia, Surapprentissage.]
[https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Surapprentissage&oldid=161071239 Source: Wikipedia, Surapprentissage.]
{{Modèle:GDT}}
[[Catégorie:GDT]]
[[Category:intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:59

Définition

Le surapprentissage ou surajustement (overfitting ) est un problème pouvant survenir dans les méthodes mathématiques de classification pour les réseaux de neurones. Il est en général provoqué par un mauvais dimensionnement de la structure utilisée pour classifier. De par sa trop grande capacité à stocker des informations, une structure dans une situation de surapprentissage aura de la peine à généraliser les caractéristiques des données. Elle se comporte alors comme une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons.

Voir: fléau de la dimension.

Français

surapprentissage

surajustement

surinterprétation

Anglais

overfitting

overlearning

overtraining


Sources

Source : TERMIUM Plus

Source: Google, Machine learning glossary

Source: Wikipedia, Surapprentissage.


GRAND DICTIONAIRE TERMINOLOGIQUE
Source : Ce terme provient de La Vitrine linguistiquede l'Office québécois de la langue française.