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Apprentissage supervisé
Définition :
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique où un algorithme est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, c'est-à-dire des données accompagnées de réponses connues. L'objectif est que l'algorithme apprenne à prédire ces réponses pour de nouvelles données non étiquetées.
Le concept d'Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui consiste à entraîner un modèle à partir d'un ensemble de données étiquetées. En d'autres termes, on fournit au modèle des exemples d'entrée et de sortie attendue, et on lui permet d'apprendre à faire des prédictions ou à prendre des décisions en se basant sur ces données.
Ce type d'apprentissage est largement utilisé dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d'images, la traduction automatique, la recommandation de produits, etc. Il repose sur l'idée que le modèle peut apprendre à généraliser à partir des exemples qu'il a vus, et ainsi être capable de traiter de nouvelles données de manière efficace.
Comment fonctionne l'apprentissage supervisé ?
Pour entraîner un modèle en utilisant l'apprentissage supervisé, on divise généralement les données en deux ensembles : un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. Le premier est utilisé pour apprendre le modèle, tandis que le second sert à évaluer ses performances sur des données non vues pendant l'entraînement.
Le processus d'apprentissage supervisé implique généralement une phase d'optimisation des paramètres du modèle, afin de minimiser l'erreur de prédiction sur l'ensemble d'entraînement. Une fois le modèle entraîné et validé, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
En résumé, l'apprentissage supervisé est une approche puissante qui permet aux machines d'apprendre à partir d'exemples étiquetés, ouvrant la voie à de nombreuses applications pratiques dans divers domaines.
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