TechnologieMétierQCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
3889
En cours de validation
8
TechnologieMétierQCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
3889
En cours de validation
8
40 questions
Intermédiaire
20 votes1573 passages0 commentaire
Intermédiaire
12 votes1424 passages0 commentaire
Intermédiaire
11 votes1527 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
Difficile
8 votes1399 passages2 commentaires
Très facile
7 votes1441 passages0 commentaire
Très facile
7 votes1309 passages0 commentaire
Facile
7 votes953 passages0 commentaire
Intermédiaire
6 votes1328 passages0 commentaire
Facile
5 votes1459 passages0 commentaire
Facile
5 votes1362 passages0 commentaire
Très facile
5 votes1304 passages0 commentaire
Intermédiaire
4 votes1372 passages0 commentaire
Intermédiaire
3 votes1379 passages1 commentaire
Difficile
3 votes1376 passages0 commentaire
Difficile
3 votes1369 passages0 commentaire
Intermédiaire
2 votes1380 passages0 commentaire
Facile
2 votes1350 passages0 commentaire
Très facile
2 votes1308 passages0 commentaire
Très facile
2 votes435 passages0 commentaire
Facile
2 votes433 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