Quelles erreurs dans le cycle d'entraînement peuvent nuire à l'apprentissage et à la qualité du modèle?

Les erreurs dans le cycle d'entraînement qui peuvent nuire à l'apprentissage et à la qualité du modèle incluent :

• Préparation incorrecte des données : classes déséquilibrées, données bruyantes ou incorrectes entraînent une mauvaise capacité de généralisation.
• Surapprentissage (overfitting) : le modèle s'ajuste trop précisément aux données d'entraînement et fonctionne mal sur de nouvelles données.
• Sous-apprentissage (underfitting) : le modèle est trop simple ou l'entraînement est interrompu trop tôt.
• Choix inapproprié des hyperparamètres : taux d'apprentissage trop élevé ou trop faible, taille de lot incorrecte, etc.
• Absence de régularisation : absence de dropout, régularisation L2 et autres méthodes pour lutter contre le surapprentissage.
• Problèmes d'optimisation : algorithme d'optimisation incorrect, absence de normalisation des données.
• Division incorrecte des données : fuite de données entre les ensembles d'entraînement et de test.

Toutes ces erreurs peuvent conduire à une baisse de précision, à une instabilité du modèle et à une mauvaise généralisation.