Esempio: Le sous-ajustement du modèle réduit sa précision sur les données.
Definizione
Il "sous-ajustement" è un fenomeno nei dati e nell'intelligenza artificiale dove un modello non apprende abbastanza dai dati, risultando in una scarsa capacità di predizione o generalizzazione. Questo accade quando il modello è troppo semplice o non addestrato a sufficienza.
La parola "sous-ajustement" deriva dal francese, composta da 'sous-' che significa 'sotto' e 'ajustement' che significa 'aggiustamento' o 'adattamento'. Indica letteralmente un adattamento insufficiente o parziale. Curiosità: il concetto è importante nell'apprendimento automatico per evitare modelli troppo semplici.
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