Overfitting

Overfitting en intelligence artificielle

L’overfitting, également appelé surapprentissage en français, se produit lorsqu’un algorithme d’apprentissage automatique apprend des schémas trop spécifiques ou des “bruits” (erreurs ou incohérences) dans les données d’entraînement, plutôt que de généraliser les caractéristiques réelles. Cela peut conduire à un modèle qui fonctionne très bien sur les données d’entraînement mais qui ne réussit pas à prédire de nouvelles données correctement. En d’autres termes, l’algorithme a “mémorisé” les exemples d’entraînement au lieu de comprendre le concept général.

Overfitting en marketing et web

L’overfitting peut également se produire en marketing et en web. Par exemple, lors de la création d’une campagne publicitaire, une stratégie sur mesure pour un segment de marché très spécifique peut être efficace pour ce segment particulier. Cependant, si cette stratégie est appliquée à un groupe plus large, elle risque de ne pas fonctionner car elle est trop spécifique à ce segment unique. Dans le domaine du développement de sites web, l’overfitting peut survenir lorsqu’un site est conçu pour optimiser les performances sur un seul navigateur ou un seul dispositif, plutôt que d’optimiser pour une grande variété de navigateurs et de dispositifs.

Overfitting en SEO

En matière de SEO, l’overfitting peut se produire lorsqu’un site est optimisé pour un petit nombre de mots-clés très spécifiques. Bien que cela puisse fonctionner pour le classement dans les résultats de recherche pour ces mots-clés, cela peut réduire les opportunités de classement pour une variété de termes connexes. Cela peut également rendre le contenu du site moins naturel et moins facile à comprendre pour les visiteurs du site qui ne sont pas familiers avec l’univers du site.