Technique Updated 2026-04
Overfitting
Definition
L'overfitting se produit quand un modèle IA a trop appris les données d'entraînement et échoue à généraliser sur de nouvelles données.
See also in the glossary
M
Machine Learning
Le Machine Learning est une branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données pour améliorer leurs performances sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
F
Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle IA pré-existant sur un jeu de données spécifique pour l'adapter à un domaine ou une tâche précise.
D
Deep Learning
Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones à couches multiples pour apprendre des représentations complexes à partir de données brutes.
B
Benchmark IA
Un benchmark IA est un test standardisé qui mesure et compare les performances des modèles d'intelligence artificielle sur des tâches précises.
Tools that use overfitting
Frequently Asked Questions
Comment détecter l'overfitting ?
Quand le modèle performe bien sur les données d'entraînement mais mal sur de nouvelles données. L'écart entre les deux scores est le signe classique.
Comment éviter l'overfitting ?
Plus de données d'entraînement, régularisation, early stopping, data augmentation et validation croisée.
