Apprentissage supervisé

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Utilisé pour classer des images, prédire des événements ou extraire une information cible. Algorithmes typiques : régression logistique, SVM, forêts, réseaux de neurones. Les performances dépendent de la qualité des étiquettes et de la validation externe.

Alternative Meanings:
  • Apprentissage supervisé
    L’apprentissage supervisé est un processus où un modèle apprend à partir d’exemples. Cela ressemble à une situation enseignant-élève : l’enseignant fournit à l’élève (le modèle) des questions et les réponses correctes. L’élève étudie ces éléments et, avec le temps, apprend à répondre à des questions similaires par luimême. L’apprentissage supervisé est très utile pour entraîner des systèmes à reconnaître des images, traduire des langues ou prédire des résultats probables (voir la définition de l’apprentissage non supervisé plus bas).
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