L’apprentissage supervisé est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’ordinateur est entraîné à reconnaître des modèles et à faire des prédictions sur la base de données étiquetées. Dans l’apprentissage supervisé, l’ordinateur reçoit un ensemble de données d’entrée et de données de sortie correspondantes, et il apprend à faire des prédictions sur la base de ces données. Il existe deux types principaux de problèmes d’apprentissage supervisé : la régression et la classification.
La régression est un type de problème d’apprentissage supervisé dans lequel l’ordinateur est entraîné à prédire une valeur de sortie continue. Dans la régression, l’ordinateur reçoit un ensemble de données d’entrée et de données de sortie correspondantes qui représentent une variable continue, telle que la température ou le cours des actions. L’ordinateur apprend alors à prédire la valeur de sortie sur la base des données d’entrée. La régression est utilisée dans de nombreuses applications, telles que la prédiction des prix de l’immobilier, l’estimation des ventes et la prévision des conditions météorologiques.
La classification est un autre type de problème d’apprentissage supervisé dans lequel l’ordinateur est entraîné à prédire une valeur de sortie catégorique. Dans la classification, l’ordinateur reçoit un ensemble de données d’entrée et des données de sortie correspondantes qui représentent une variable discrète, comme le fait de savoir si un courriel est un spam ou non. L’ordinateur apprend alors à prédire la valeur de sortie sur la base des données d’entrée. La classification est utilisée dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance d’images, la détection des fraudes et le diagnostic médical.
La validation croisée est une technique utilisée dans l’apprentissage supervisé pour évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique. La validation croisée consiste à diviser les données en plusieurs sous-ensembles, à entraîner le modèle sur un sous-ensemble et à le tester sur un autre. Cela permet d’éviter le surajustement, qui se produit lorsqu’un modèle est trop complexe et donne de bons résultats sur les données d’apprentissage, mais de mauvais résultats sur les données de test.
La différence entre la régression et la classification réside dans le type de variable de sortie prédite. Dans la régression, la variable de sortie est continue, tandis que dans la classification, la variable de sortie est catégorique. La régression est utilisée lorsque la variable de sortie est une valeur numérique, tandis que la classification est utilisée lorsque la variable de sortie est une étiquette ou une catégorie.
Parmi les algorithmes d’apprentissage supervisé les plus répandus, citons la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support. Le choix de l’algorithme dépend de la nature du problème et des caractéristiques des données.
En conclusion, l’apprentissage supervisé est un outil puissant pour faire des prédictions basées sur des données étiquetées. Les deux principaux types de problèmes d’apprentissage supervisé sont la régression et la classification, qui diffèrent par le type de variable de sortie à prédire. La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique, et le choix de l’algorithme dépend de la nature du problème et des caractéristiques des données. Dans cette optique, la notion d’apprentissage pour un ordinateur consiste à reconnaître des modèles et à faire des prédictions sur la base des données d’entrée.
Il existe plusieurs techniques d’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage profond. Chaque technique a sa propre approche et ses propres algorithmes pour résoudre des types de problèmes spécifiques. L’apprentissage supervisé, par exemple, consiste à former un modèle sur des données étiquetées afin de prédire les résultats de nouvelles données. L’apprentissage non supervisé, quant à lui, consiste à trouver des modèles et des relations dans des données non étiquetées sans résultats prédéterminés. L’apprentissage par renforcement consiste à entraîner un agent à effectuer des actions qui maximisent une récompense, tandis que l’apprentissage semi-supervisé combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision d’un modèle. Enfin, l’apprentissage profond consiste à former des réseaux neuronaux à plusieurs couches pour effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images et de la parole.