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Apprentissage supervisé
Définition :
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique où un algorithme est entraîné à partir de données étiquetées, c'est-à-dire des exemples d'entrée et de sortie connus. L'objectif est que l'algorithme puisse généraliser et faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées.
Le concept d'apprentissage supervisé en intelligence artificielle
L'apprentissage supervisé est l'un des principaux types d'apprentissage automatique en intelligence artificielle. Ce type d'apprentissage est basé sur un ensemble de données d'entraînement étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles on connaît déjà la réponse attendue.
Au cours de l'apprentissage supervisé, un algorithme est entraîné sur ces données étiquetées afin d'apprendre à établir des corrélations entre les caractéristiques des données et les étiquettes correspondantes. Une fois entraîné, l'algorithme peut être utilisé pour prédire les étiquettes de nouvelles données en se basant sur les patterns appris pendant l'entraînement.
Exemples d'applications de l'apprentissage supervisé :
1. Classification : L'apprentissage supervisé est couramment utilisé pour la classification, par exemple pour classer des e-mails comme spam ou non-spam, des images comme contenant un chat ou non, etc.
2. Régression : Dans le cas de la régression, l'apprentissage supervisé permet de prédire une valeur continue, comme par exemple prédire le prix d'une maison en fonction de ses caractéristiques.
En conclusion, l'apprentissage supervisé est un pilier de l'intelligence artificielle, permettant aux machines d'apprendre à effectuer des tâches en se basant sur des exemples étiquetés.
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