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Apprentissage supervisé
Définition :
L'apprentissage supervisé est une catégorie de méthodes d'apprentissage automatique où un algorithme est entraîné sur un ensemble de données d'entrée et de sortie afin de prédire correctement les outputs pour de nouvelles données non vues auparavant. L'algorithme apprend à partir d'exemples étiquetés fournis dans les données d'entraînement, ce qui lui permet de généraliser et de faire des prédictions sur de nouvelles instances avec une certaine certitude.
L'apprentissage supervisé : Comprendre les bases
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique (machine learning) qui consiste à entraîner un modèle à partir de données étiquetées. Contrairement à l'apprentissage non supervisé où le modèle doit trouver des structures par lui-même, dans l'apprentissage supervisé, le modèle est guidé par des exemples étiquetés fournis en entrée.
Comment ça marche ?
Dans l'apprentissage supervisé, les données sont généralement divisées en deux ensembles : un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. Le modèle est entraîné sur l'ensemble d'entraînement et son efficacité est évaluée sur l'ensemble de test. Le but est de créer un modèle capable de généraliser les connaissances acquises sur les données d'entraînement pour prédire correctement les nouvelles données.
Les applications de l'apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé trouve de nombreuses applications dans le domaine de l'informatique et du développement logiciel. Par exemple, la classification d'emails en spam ou non spam, la prédiction de la demande future d'un produit en fonction des données historiques de vente, ou encore la détection de fraudes dans les transactions financières.
En résumé, l'apprentissage supervisé est une approche d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle capable de faire des prédictions sur de nouvelles données. C'est un outil puissant utilisé dans de nombreux domaines, notamment l'informatique et le développement logiciel.
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