Que signifie "Données sources"?

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Les données sources désignent les infos ou exemples qu'on utilise pour entraîner un modèle avant de l'appliquer à de nouvelles situations. Ces données aident le modèle à apprendre et à faire des prédictions basées sur les motifs qu'il trouve.

Dans beaucoup de cas, les données sources sont complètement étiquetées, ce qui veut dire que chaque info vient avec une réponse ou une catégorie précise. Ça rend plus facile pour le modèle de comprendre comment prendre des décisions.

Cependant, quand on applique ce savoir à des données nouvelles ou différentes, les conditions peuvent changer, rendant plus compliqué pour le modèle de bien fonctionner. Cette situation s'appelle un shift de covariables, où les données sources et les nouvelles données ne correspondent pas parfaitement.

Utiliser les données sources de manière efficace peut conduire à de meilleures performances dans les prédictions face à de nouveaux types de données. En combinant les leçons apprises des données sources et des nouvelles données, les modèles peuvent améliorer leur précision et leur fiabilité dans des applications concrètes.