sous-apprentissage
- Domaine
-
- intelligence artificielle
- Dernière mise à jour
Définition :
Phénomène qui se produit lorsqu'un modèle d'intelligence artificielle, trop simple ou mal entraîné, ne parvient pas à relever les relations sous-jacentes dans ses données d'entraînement, ce qui affecte sa performance et engendre un grand nombre d'erreurs.
Notes :
Le phénomène inverse, le surapprentissage, survient plutôt lorsque le modèle mémorise excessivement ses données d'entraînement, ce qui nuit à sa capacité de généralisation.
Cette fiche fait partie du vocabulaire L'intelligence artificielle en évolution : les termes de l'IA.
Termes privilégiés :
- sous-apprentissage n. m.
- sous-ajustement n. m.
-
Les termes formés avec sous- s'écrivent généralement avec un trait d'union.
Traductions
-
anglais
Auteur : Office québécois de la langue française,Terme :
- underfitting