Réglage

term_id: tuning

Category: basic_concepts

Definition

Le réglage consiste à affiner un modèle d’apprentissage automatique pour obtenir une meilleure précision ou efficacité. Il peut s’agir du réglage des hyperparamètres, où des paramètres tels que le taux d’apprentissage ou la taille du lot sont optimisés, ou du fin

Summary

Le processus d’ajustement des hyperparamètres ou des poids du modèle pour optimiser les performances sur un ensemble de données ou une tâche spécifique.

Key Concepts

  • Hyperparamètres
  • Recherche par grille
  • Recherche aléatoire
  • Prévention du surapprentissage

Use Cases

  • Optimisation de la précision du modèle
  • Réduction de la latence d’inférence
  • Adaptation des modèles à des domaines spécifiques

Code Example

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from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)

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