Validation Du Modèle

La validation du modèle est le processus d’évaluation des performances d’un modèle d’apprentissage automatique (ML) sur un ensemble de données distinct de l’ensemble de données d’entraînement. Il s’agit d’une étape importante dans le processus de développement du modèle ML, car elle permet de garantir que le modèle se généralise à de nouvelles données invisibles et ne s’adapte pas aux données d’entraînement.

Comment valider les modèles de vision par ordinateur ?

La validation du modèle peut être effectuée de différentes manières, telles que la validation de maintien, la validation croisée et l'amorçage. La validation de maintien divise les données en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de validation. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour entraîner le modèle et l'ensemble de validation est utilisé pour évaluer le modèle. Le processus de validation croisée consiste à regrouper les données en différents groupes et à former et évaluer le modèle sur chaque pli. L'amorçage nécessite l'échantillonnage des données avec remplacement pour générer un grand nombre d'ensembles de données, la formation d'un modèle sur chaque ensemble de données et l'évaluation des résultats.

La validation du modèle est une étape critique dans le développement du modèle ML afin de découvrir tout problème de performance ou de généralisation du modèle. Il peut également être utilisé pour évaluer les performances de nombreux modèles ou pour décider quel modèle est le mieux adapté à une tâche.

Dans l’ensemble, la validation du modèle est une partie importante de l’apprentissage automatique et une étape essentielle dans la création et l’évaluation des modèles ML. Il s’agit d’une étape cruciale dans le processus de développement du modèle pour garantir que le modèle se généralise à de nouvelles données non testées.

Références

【1】https://encord.com/glossary/model-validation-definition/