L’apprentissage automatique est une méthode de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre et de s’adapter en fonction des données qu’elles reçoivent. Les modèles d’apprentissage automatique doivent être suffisamment complexes pour apprendre des données, mais pas trop complexes pour ne pas être capables de généraliser à de nouvelles données. Le sous-ajustement (underfitting) est un problème courant dans les modèles d’apprentissage automatique où le modèle n’apprend pas suffisamment des données d’entraînement et ne peut pas généraliser à de nouvelles données. Dans cet article, nous allons discuter de quelques techniques pour prévenir le sous-ajustement dans les modèles d’apprentissage automatique.
Le sous-ajustement se produit lorsque le modèle n’est pas assez complexe pour capturer les relations entre les variables d’entrée et de sortie. Cela peut se produire lorsque le modèle est trop simple, lorsque le nombre de variables est trop petit, ou lorsque le modèle est trop régularisé. Pour prévenir le sous-ajustement, nous devons augmenter la complexité du modèle sans augmenter l’erreur de généralisation.
La première technique pour prévenir le sous-ajustement est l’augmentation des données. L’augmentation des données est une technique qui consiste à générer de nouvelles données à partir des données d’entraînement existantes en appliquant des transformations simples, telles que la rotation, le zoom ou le décalage. Cela peut aider le modèle à capturer des modèles plus complexes dans les données d’entraînement sans augmenter la complexité du modèle.
La deuxième technique pour prévenir le sous-ajustement est la régularisation. La régularisation est une technique qui consiste à ajouter une pénalité à la fonction de coût du modèle pour limiter la complexité du modèle. Cela peut aider à prévenir le surapprentissage (overfitting) en réduisant la variance du modèle. Les deux types de régularisation les plus courants sont la régularisation L1 et L2. La régularisation L1 ajoute une pénalité en valeur absolue à la fonction de coût, tandis que la régularisation L2 ajoute une pénalité en carré à la fonction de coût.
La troisième technique pour prévenir le sous-ajustement est la validation croisée. La validation croisée est une technique qui consiste à diviser les données d’entraînement en plusieurs ensembles et à évaluer le modèle sur chacun de ces ensembles. Cela permet d’estimer la capacité du modèle à généraliser à de nouvelles données. Si le modèle a une bonne performance sur les ensembles d’entraînement et de validation, il est plus probable qu’il généralisera bien à de nouvelles données.
La quatrième technique pour prévenir le sous-ajustement est l’utilisation d’un modèle plus complexe. Si le modèle est trop simple pour capturer les relations entre les variables d’entrée et de sortie, il peut être nécessaire d’utiliser un modèle plus complexe. Cela peut inclure l’utilisation de réseaux de neurones profonds ou d’ensembles de modèles.
Enfin, la cinquième technique pour prévenir le sous-ajustement est de choisir les hyperparamètres du modèle de manière judicieuse.
