Minimisation du risque empirique
term_id: empirical_risk_minimization
Category: basic_concepts
Definition
La Minimisation du Risque Empirique (ERM) est la fonction objectif standard pour l’entraînement des modèles d’apprentissage supervisé. Elle consiste à sélectionner une hypothèse parmi une classe de fonctions qui minimise l’erreur moyenne commise sur l’ensemble des données d’entraînement disponibles.
Summary
Un principe fondamental en apprentissage automatique qui vise à minimiser la perte moyenne sur les données d’entraînement observées.
Key Concepts
- Fonction de perte
- Erreur d’entraînement
- Généralisation
- Surapprentissage
Use Cases
- Entraînement de modèles de régression logistique
- Optimisation des poids des réseaux neuronaux
- Formulation des Machines à Vecteurs de Support