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Apprentissage supervisé
Définition :
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur des données étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles les sorties attendues sont connues. Le modèle apprend à partir de ces exemples pour pouvoir prédire des sorties pour de nouvelles données non étiquetées.
Le concept d'apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique (machine learning) qui consiste à entraîner un modèle prédictif sur la base de données déjà étiquetées. Ces données d'entraînement comportent à la fois les attributs des entrées et les étiquettes correspondantes, c'est-à-dire les résultats attendus.
En utilisant ces données, l'algorithme d'apprentissage supervisé est capable d'apprendre à prédire les étiquettes pour de nouvelles données en se basant sur les modèles et les relations qu'il a appris lors de l'entraînement. C'est un processus itératif qui vise à minimiser l'erreur de prédiction et à optimiser les performances du modèle.
Types d'apprentissage supervisé :
Il existe plusieurs types d'apprentissage supervisé, parmi lesquels on peut citer :
- La régression : Qui consiste à prédire une valeur continue, telle que le prix d'une maison en fonction de ses caractéristiques.
- La classification : Qui vise à prédire une étiquette ou une classe, par exemple la catégorisation d'emails en spam ou non spam.
Chaque type d'apprentissage supervisé est adapté à des problématiques spécifiques et nécessite des approches et des algorithmes différents pour être implémenté avec succès.
En conclusion, l'apprentissage supervisé est une approche puissante qui a de nombreuses applications dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images, la recommandation de produits, la détection de fraudes, etc. Sa capacité à générer des prédictions précises à partir de données étiquetées en fait un outil essentiel pour de nombreuses entreprises et domaines de recherche.
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