Que signifie "Régularisation bayésienne"?
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La régularisation bayésienne, c'est une méthode utilisée pour améliorer les modèles d'apprentissage machine, surtout quand ils risquent de devenir trop complexes ou de surajuster. Le surajustement, ça se produit quand un modèle apprend trop bien les détails des données d'entraînement, y compris le bruit et les infos pas pertinentes, ce qui le rend moins efficace dans des situations réelles.
Comment ça marche
Cette méthode se concentre sur des ajustements après que le modèle a été entraîné. Elle examine les parties du modèle qui fonctionnent bien, particulièrement celles qui sont plus proches des points de décision principaux, et leur donne plus de poids. En même temps, elle réduit l'influence des parties du modèle basées sur des infos moins fiables, qui se trouvent généralement plus bas dans le processus de décision.
Avantages
En utilisant la régularisation bayésienne, les modèles peuvent garder leur structure globale tout en devenant plus efficaces pour faire des prédictions. Ça les aide à mieux performer à travers différents ensembles de données, en améliorant leur précision et leur efficacité globale.