Ensemble de données

Pratique de division des données en sous-ensembles distincts pour l’entraînement, la validation, et le test. Cette méthode est cruciale pour tester l’efficacité d’un modèle d’apprentissage machine dans des conditions réalistes, en s’assurant qu’il peut bien généraliser à de nouvelles données.

Exemple : Pour un projet de reconnaissance d’image, un chercheur pourrait diviser un ensemble de photos en 70% pour l’entraînement, 15% pour la validation, et 15% pour le test. Cela permet d’affiner le modèle sur l’ensemble de validation et d’évaluer sa performance finale sur l’ensemble de test, offrant une vue d’ensemble de sa capacité à traiter de nouvelles images.

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