Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 18
Rubrique: Ingénieur IA
L'évaluation des modèles est une étape cruciale dans le processus de développement de tout algorithme d'apprentissage automatique. Comprendre l'importance de cette phase permet de développer des modèles robustes et performants. Dans cette première partie, nous allons traiter de l'importance de l'évaluation des modèles et du processus général d'évaluation.
L'évaluation des modèles joue un rôle fondamental pour plusieurs raisons. Premièrement, elle permet d'identifier le modèle le plus approprié pour résoudre un problème donné en comparant différentes approches. Par conséquent, cela nous aide à éviter le problème de surajustement (overfitting) où un modèle est trop adapté aux données d'entraînement mais performe mal sur les nouvelles données. De plus, l'évaluation offre un aperçu de la généralisation du modèle, c'estàdire sa capacité à fonctionner avec des données non vues.
Principales raisons pour évaluer les modèles :
Le processus d'évaluation suit généralement une série d'étapes standard. Voici les principales :
En conclusion, l'évaluation des modèles n'est pas qu'une simple formalité mais un élément essentiel pour garantir la performance et la fiabilité de l'algorithme d'apprentissage automatique.
Ce cadre de compréhension nous prépare à plonger plus profondément dans les métriques spécifiques de performance pour la classification et la régression, ainsi qu'à explorer des techniques d'évaluation avancées.