Complexité d'échantillonnage
term_id: sample_complexity
Category: basic_concepts
Definition
En théorie de l’apprentissage computationnel, la complexité d’échantillonnage quantifie la quantité de données nécessaire pour entraîner efficacement un modèle. Elle équilibre le compromis entre la capacité du modèle et la disponibilité des données, garantissant une bonne généralisation.
Summary
La complexité d’échantillonnage désigne le nombre d’exemples d’entraînement requis pour qu’un algorithme d’apprentissage automatique atteigne un niveau de performance spécifique avec une forte probabilité.
Key Concepts
- Erreur de généralisation
- Taille des données d’entraînement
- Convergence
- Prévention du surapprentissage
Use Cases
- Détermination des besoins en jeux de données pour de nouveaux modèles
- Comparaison de l’efficacité des différents algorithmes d’apprentissage
- Planification des efforts de collecte de données