« Surapprentissage » : différence entre les versions

Dernière version du 23 juillet 2025 à 10:58

Définition

Le surapprentissage ou surajustement (overfitting en anglais) est un problème pouvant survenir avec les algorithmes d'apprentissage. Il est, en général, provoqué par un mauvais choix de modèle, typiquement un modèle trop complexe.

Compléments

De par sa trop grande capacité à stocker des informations, un modèle complexe dans une situation de surapprentissage aura de la peine à généraliser les attributs des données. Le modèle se comporte alors comme une table contenant tous les données utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons. Communément, on dira que le modèle apprend par cœur.

Français

surapprentissage

surajustement

surinterprétation

Anglais

overfitting

overlearning

overtraining

Español

sobreajuste

El sobreajuste es un problema que puede producirse en los métodos de clasificación matemática de las redes neuronales. Generalmente se debe a un dimensionamiento incorrecto de la estructura utilizada para clasificar. Debido a su excesiva capacidad para almacenar información, un modelo complejo en situación de sobreaprendizaje tendrá dificultades para generalizar los atributos de los datos. El modelo se comporta entonces como una tabla que contiene todos los datos utilizados durante el entrenamiento y pierde su capacidad de predicción sobre nuevas muestras. Se suele decir que el modelo aprende de memoria.

Sources

TERMIUM Plus

Google, Machine learning glossary

Wikipedia - Surapprentissage.

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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-[[Category:intelligence artificielle]]
+==Définition==
-[[Category:GDT]]
+Le surapprentissage ou surajustement (''overfitting '' en anglais) est un problème pouvant survenir avec les algorithmes d'apprentissage. Il est, en général, provoqué par un mauvais choix de modèle, typiquement un modèle trop complexe.
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:Termium]]
-[https://www.oqlf.gouv.qc.ca/ressources/bibliotheque/dictionnaires/vocabulaire-intelligence-artificielle.aspx   Voir définition dans le Grand dictionnaire terminologique  ]
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+==Compléments==
-== Définition ==
+De par sa trop grande capacité à stocker des informations, un modèle complexe dans une situation de surapprentissage aura de la peine à '''[[Généralisation|généraliser]]''' les '''[[Attribut|attributs]]''' des '''[[données]]'''. Le modèle se comporte alors comme une table contenant tous les données utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons. Communément, on dira que le modèle apprend par cœur.
-Création d'un modèle correspondant si étroitement aux données d'apprentissage qu'il ne parvient pas à effectuer des prédictions correctes avec de nouvelles données.
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-== Français ==
-'''  surapprentissage   n. m.'''
-''' surajustement   n. m.'''
+==Français==
+'''surapprentissage'''
-''' surajustage n.m. '''
+'''surajustement'''
-Les mots composés avec le préfixe sur-, qu'il s'agisse de noms, de verbes ou d'adjectifs, s'écrivent sans trait d'union
+'''surinterprétation'''
+==Anglais==
+'''overfitting'''
-== Anglais ==
+'''overlearning'''
-'''  overfitting   '''
-''' overlearning  '''
+'''overtraining'''
-'''  overtraining '''
+==Español==
+''''' sobreajuste '''''
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+''El sobreajuste es un problema que puede producirse en los métodos de clasificación matemática de las redes neuronales. Generalmente se debe a un dimensionamiento incorrecto de la estructura utilizada para clasificar. Debido a su excesiva capacidad para almacenar información, un modelo complejo en situación de sobreaprendizaje tendrá dificultades para generalizar los atributos de los datos. El modelo se comporta entonces como una tabla que contiene todos los datos utilizados durante el entrenamiento y pierde su capacidad de predicción sobre nuevas muestras. Se suele decir que el modelo aprende de memoria.''
+==Sources==
+[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=surapprentissage+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs TERMIUM Plus]
-[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26543964  ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Google, ''Machine learning glossary'']
-[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=surapprentissage+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs    Source : TERMIUM Plus  ]
+[https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Surapprentissage&oldid=161071239 Wikipedia - Surapprentissage.]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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+[[Catégorie:GDT]]
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