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 votes1572 passages0 commentaire
Intermédiaire
12 votes1423 passages0 commentaire
Intermédiaire
11 votes1526 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 votes1398 passages2 commentaires
Très facile
7 votes1440 passages0 commentaire
Très facile
7 votes1308 passages0 commentaire
Facile
7 votes953 passages0 commentaire
Intermédiaire
6 votes1327 passages0 commentaire
Facile
5 votes1458 passages0 commentaire
Facile
5 votes1361 passages0 commentaire
Très facile
5 votes1303 passages0 commentaire
Intermédiaire
4 votes1371 passages0 commentaire
Intermédiaire
3 votes1378 passages1 commentaire
Difficile
3 votes1375 passages0 commentaire
Difficile
3 votes1368 passages0 commentaire
Intermédiaire
2 votes1379 passages0 commentaire
Facile
2 votes1349 passages0 commentaire
Très facile
2 votes1307 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