Types de problèmes en ML: La distinction de base entre apprentissage supervisé (exemples étiquetés), non supervisé (sans étiquettes) et par renforcement.
Mène à
Validation croisée: Découper les données de plusieurs façons différentes et faire la moyenne des performances, pour qu'un découpage chanceux ou malchanceux ne vous induise pas en erreur.
Notions liées
Validation croisée: Découper les données de plusieurs façons différentes et faire la moyenne des performances, pour qu'un découpage chanceux ou malchanceux ne vous induise pas en erreur.