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Le surapprentissage se produit lorsqu’un modèle d’IA apprend trop bien les détails et le bruit dans les données d’entraînement, au point qu’il ne généralise pas bien sur de nouvelles données. Cela conduit à de bonnes performances sur les données d’entraînement mais à de mauvaises performances sur les données de test.
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