IA — Entraîner et évaluer un modèle

Au programme

• Quel est le rôle principal du jeu de validation pendant l'entraînement d'un modèle ?
• Le jeu de test doit idéalement rester inutilisé lors du choix des hyperparamètres afin de fournir une évaluation…
• Quelle affirmation décrit le mieux la fonction de perte utilisée pendant l'entraînement ?
• Quel profil de performances indique le plus clairement un surapprentissage ?
• La régularisation L2 pénalise les grandes valeurs des paramètres du modèle et peut ainsi limiter sa complexité.
• Lequel de ces changements est généralement le plus susceptible de réduire un sous-apprentissage ?
• Pourquoi l'utilisation répétée du jeu de test pour sélectionner des modèles pose-t-elle problème ?
• Avec un jeu de données fortement déséquilibré, l'exactitude peut être élevée tout en masquant de mauvaises…