La dégradation est un terme qui peut avoir plusieurs sens selon le contexte dans lequel il est utilisé. Les synonymes de la dégradation peuvent varier en fonction de ces différents sens.

Dégradation en performance analytics :

En performance analytics, la dégradation se réfère souvent à une baisse de la qualité des performances d’un système, d’une application ou d’un processus. Dans ce contexte, on peut utiliser les termes suivants comme synonymes de la dégradation : diminution, détérioration, perte de performance, régression.

Source [1]: Scripting in Performance Analytics

Dégradation en machine learning :

En machine learning, la dégradation fait référence à un phénomène où l’ajout de nouvelles fonctionnalités à un modèle entraîne une diminution de sa performance plutôt qu’une amélioration. Dans ce cas, on peut utiliser les termes suivants comme synonymes de la dégradation : baisse de performance, perte de précision, régression.

Source [2]: Machine Learning Glossary

Résumé :

Les synonymes de la dégradation varient selon le contexte d’utilisation. En performance analytics, on utilise des termes tels que diminution, détérioration, perte de performance et régression pour décrire une baisse de la qualité des performances. En machine learning, la dégradation se réfère à une baisse de performance ou de précision causée par l’ajout de nouvelles fonctionnalités.

Questions similaires :

1. Qu’est-ce qui cause la dégradation des performances en informatique

La dégradation des performances en informatique peut être causée par différents facteurs tels que des erreurs de programmation, des limitations matérielles, un trafic réseau élevé, des problèmes de configuration système, etc. Ces problèmes peuvent entraîner une diminution de la vitesse, de la réactivité ou de la qualité des performances du système informatique.

2. Comment éviter la dégradation des modèles de machine learning

Pour éviter la dégradation des modèles de machine learning, il est important de suivre des bonnes pratiques telles que la collecte de données de haute qualité, la normalisation des données, le choix judicieux des hyperparamètres, la régularisation, le suivi continu des performances, etc. Il est également essentiel de prendre en compte les spécificités du domaine d’application et de faire des ajustements appropriés au modèle en fonction de l’évolution des besoins.

3. Quel est l’impact de la dégradation des performances sur les utilisateurs

La dégradation des performances peut avoir un impact négatif sur les utilisateurs, notamment en termes de frustration, de perte de productivité, ou de mauvaise expérience utilisateur. Des temps de réponse lents, des erreurs fréquentes, ou une interface peu réactive peuvent entraîner une diminution de la satisfaction des utilisateurs et potentiellement des conséquences plus graves, telles que des pertes financières pour les entreprises.

4. Quelles techniques peuvent être utilisées pour diagnostiquer la dégradation des performances

Pour diagnostiquer la dégradation des performances, plusieurs techniques peuvent être utilisées, telles que l’analyse des journaux système, la surveillance des métriques de performance, les tests de charge, la comparaison avec des versions précédentes du système, etc. Ces méthodes permettent d’identifier les goulots d’étranglement, les erreurs de configuration, les demandes excessives de ressources, ou d’autres problèmes qui peuvent être à l’origine de la dégradation des performances.