L’apprentissage automatique est une méthode de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions en se basant sur des modèles statistiques. L’une des principales difficultés de l’apprentissage automatique est la surajustement (overfitting) des modèles. Le surajustement se produit lorsque le modèle est trop complexe et s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement, ce qui entraîne une performance médiocre sur les données de test ou les données en temps réel. Dans cet article, nous discuterons de quelques techniques pour prévenir la surajustement dans les modèles d’apprentissage automatique.
- Collecte de données suffisantes
La collecte de données est un élément crucial de l’apprentissage automatique. Plus il y a de données d’entraînement, plus le modèle a de chances de généraliser correctement. La collecte de données suffisantes permet de s’assurer que le modèle ne s’adapte pas trop étroitement aux données d’entraînement. Si le modèle est sous-alimenté, il aura tendance à sous-ajuster et si le modèle est suralimenté, il aura tendance à surajuster. Il est donc important de collecter suffisamment de données pour éviter le surajustement.
- Utilisation de la validation croisée (cross-validation)
La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer la performance d’un modèle en utilisant plusieurs sous-ensembles des données d’entraînement. Elle permet de s’assurer que le modèle généralise bien et qu’il n’est pas suralimenté. La validation croisée est particulièrement utile lorsque les données sont limitées. Elle consiste à diviser les données d’entraînement en k sous-ensembles. On entraîne le modèle k fois en utilisant chaque sous-ensemble comme données de test une fois, et les autres sous-ensembles comme données d’entraînement. On calcule ensuite la moyenne des performances de chaque entraînement pour obtenir une estimation de la performance du modèle.
- Utilisation de la régularisation
La régularisation est une technique utilisée pour contrôler la complexité du modèle en ajoutant une pénalité pour les coefficients des paramètres du modèle. Elle permet de s’assurer que le modèle ne s’adapte pas trop étroitement aux données d’entraînement en réduisant la variance du modèle. Les deux types de régularisation les plus courants sont la régularisation L1 (lasso) et la régularisation L2 (ridge).
- Réduction de la dimensionnalité
La réduction de la dimensionnalité est une technique utilisée pour réduire le nombre de caractéristiques (features) utilisées pour entraîner le modèle. Elle permet de s’assurer que le modèle ne s’adapte pas trop étroitement aux données d’entraînement en réduisant la complexité du modèle. Les techniques courantes de réduction de la dimensionnalité incluent l’analyse en composantes principales (PCA) et la sélection de caractéristiques (feature selection).
