Les dangers de la suradaptation dans les modèles d'IA : comprendre et prévenir le surajustement

La suraptitude est un phénomène qui se produit lorsqu'un modèle d'IA est trop efficace pour capturer les données d'entraînement et, par conséquent, il devient trop spécialisé pour cet ensemble de données spécifique. Cela peut conduire à des performances médiocres du modèle sur de nouvelles données invisibles.

En d'autres termes, le modèle a appris le bruit des données d'entraînement plutôt que les modèles sous-jacents. Cela peut se produire lorsque les données d'entraînement sont limitées ou biaisées, ou lorsque le modèle est surajusté aux données d'entraînement.

Le surajustement peut être évité en utilisant des techniques telles que la régularisation, l'arrêt précoce et la validation croisée pendant le processus d'entraînement. Ces techniques permettent d'éviter que le modèle ne devienne trop spécialisé par rapport aux données d'entraînement et l'encouragent à mieux se généraliser aux nouvelles données.