TechnologieMétierQCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
3888
En cours de validation
5
TechnologieMétierQCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
3888
En cours de validation
5
40 questions
Intermédiaire
20 votes1553 passages0 commentaire
Intermédiaire
11 votes1504 passages0 commentaire
Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
10 votes1402 passages0 commentaire
Difficile
8 votes1377 passages2 commentaires
Très facile
7 votes1419 passages0 commentaire
Facile
7 votes940 passages0 commentaire
Intermédiaire
6 votes1307 passages0 commentaire
Très facile
6 votes1289 passages0 commentaire
Facile
5 votes1437 passages0 commentaire
Facile
5 votes1341 passages0 commentaire
Très facile
5 votes1284 passages0 commentaire
Intermédiaire
4 votes1349 passages0 commentaire
Intermédiaire
3 votes1357 passages1 commentaire
Difficile
3 votes1354 passages0 commentaire
Difficile
3 votes1349 passages0 commentaire
Facile
2 votes1358 passages0 commentaire
Facile
2 votes1328 passages0 commentaire
Très facile
2 votes1288 passages0 commentaire
Très facile
2 votes430 passages0 commentaire
Facile
2 votes428 passages0 commentaire
La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les modèles ML ou DL (deep learning). La méthode consiste à entraîner plusieurs modèles sur des sous-ensembles des données d'entrée et à les évaluer sur le sous-ensemble complémentaire de ces mêmes données. Elle vise à éviter le surapprentissage.
Martinle 15 mars 2022