Sous-ajustement
Un problème de modélisation où un système d'IA est trop simpliste pour saisir les motifs sous-jacents des données, entraînant des performances médiocres tant sur les données d'entraînement que sur les nouvelles données.
Se produit lorsque la complexité du modèle (par exemple, un nombre insuffisant de paramètres, une régularisation excessivement forte) empêche l’apprentissage des relations réelles, ce qui entraîne des erreurs élevées en entraînement comme en validation. Les pratiques de gouvernance incluent la surveillance des pertes d’entraînement et de validation, la définition de seuils d’erreur acceptables, ainsi que l’augmentation itérative de la capacité du modèle ou de la complexité des caractéristiques jusqu’à la résolution du sous-apprentissage, tout en veillant à ce que les modifications soient suivies et examinées via le contrôle de version et des points de validation.
Un modèle de prévision de la demande, conçu sous forme de régression linéaire simple, présente une erreur de 10 % à la fois sur les données historiques et sur les données de validation, ce qui indique un sous-apprentissage. L’équipe ajoute de manière itérative des caractéristiques polynomiales et adopte un modèle de forêt aléatoire, réduisant l’erreur à 3 % avant le déploiement.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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