Régularisation

En intelligence artificielle et en prompt engineering, la régularisation est une technique essentielle pour optimiser les modèles. Qu’est-ce que la régularisation ? C’est une méthode qui vise à prévenir le sur-apprentissage des modèles d’IA en ajoutant une contrainte à la fonction de perte. Comment fonctionne la régularisation ? Imaginez que vous entraînez un chien à rapporter un […]

Sous-apprentissage

En intelligence artificielle et en prompt engineering, le sous-apprentissage est un phénomène courant qui peut limiter les performances de vos modèles. Qu’est-ce que le sous-apprentissage (underfitting) ? C’est lorsque votre modèle est trop simple pour capturer la complexité des données, comme un enfant essayant de résoudre une équation complexe avec seulement des additions et des