Qu'est-ce que la régularisation ?
La régularisation dans le contexte de l'apprentissage automatique est une technique importante utilisée pour améliorer les performances de généralisation des modèles, en particulier lorsqu'il s'agit de données de grande dimension ou de modèles complexes sujets au surapprentissage. Le surapprentissage se produit lorsqu'un modèle apprend non seulement les modèles sous-jacents dans les données d'apprentissage, mais également le bruit, ce qui entraîne une mauvaise
Comment la régularisation peut-elle aider à résoudre le problème du surajustement dans les modèles d’apprentissage automatique ?
La régularisation est une technique puissante d’apprentissage automatique qui peut résoudre efficacement le problème du surajustement dans les modèles. Le surajustement se produit lorsqu'un modèle apprend trop bien les données d'entraînement, au point qu'il devient trop spécialisé et ne parvient pas à bien généraliser aux données invisibles. La régularisation permet d'atténuer ce problème en ajoutant une pénalité