L’utilisateur veut comprendre les données de validation dans le contexte de l’évaluation et de la surveillance des modèles et les appliquer à des travaux pratiques de gouvernance ou de conformité de l’IA.
Les données de validation sont des données utilisées pour évaluer un modèle pendant le développement et ajuster des choix tels que les hyperparamètres, les seuils ou les processus d’apprentissage. Elles doivent être distinctes des données d’entraînement et de test afin d’aider à détecter le sous-apprentissage, le surapprentissage et les problèmes de généralisation.
Contenu en cours de rédaction
Cette réponse est en cours de rédaction. Revenez bientôt pour le guide complet.