L’apprentissage supervisé présente de nombreux avantages par rapport aux autres types d’apprentissage automatique. L’un des principaux avantages est qu’il peut être utilisé pour résoudre un large éventail de problèmes. Par exemple, il peut être utilisé pour la classification d’images, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Un autre avantage de l’apprentissage supervisé est qu’il peut être utilisé pour faire des prédictions. Par exemple, il peut être utilisé pour prédire le marché boursier, la météo et le trafic.
Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont des algorithmes conçus pour apprendre à partir de données étiquetées. Il existe de nombreux types d’algorithmes d’apprentissage supervisé, notamment les algorithmes de classification et les algorithmes de régression. Les algorithmes de classification sont utilisés pour classer les données dans différentes catégories. Par exemple, un algorithme de classification peut être utilisé pour classer les courriels en deux catégories : les courriels indésirables et les courriels non indésirables. Les algorithmes de régression, quant à eux, sont utilisés pour prédire une valeur continue. Par exemple, un algorithme de régression peut être utilisé pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille, de son emplacement et d’autres facteurs.
La régression est appelée ainsi parce qu’elle implique la prédiction d’une valeur continue. Le terme « régression » a été utilisé pour la première fois par Sir Francis Galton à la fin du XIXe siècle. Galton a observé que les enfants de parents grands avaient tendance à être plus petits que leurs parents, tandis que les enfants de parents petits avaient tendance à être plus grands que leurs parents. Galton a appelé ce phénomène « régression à la moyenne ».
L’apprentissage supervisé fonctionne en formant d’abord l’algorithme sur un ensemble de données étiquetées. L’algorithme utilise ensuite ces données d’apprentissage pour apprendre la correspondance entre les données d’entrée et les données de sortie. Une fois l’algorithme formé, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées.
L’apprentissage non supervisé, quant à lui, est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme apprend à partir de données non étiquetées. Dans l’apprentissage non supervisé, la machine ne reçoit aucune orientation ou supervision. Au lieu de cela, elle doit trouver des modèles et des relations dans les données par elle-même. Il existe deux types principaux de problèmes d’apprentissage non supervisé : le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. Les algorithmes de classification sont utilisés pour regrouper les points de données similaires, tandis que les algorithmes de réduction de la dimensionnalité sont utilisés pour réduire le nombre de caractéristiques dans les données.
En conclusion, l’apprentissage supervisé est un type important d’apprentissage automatique qui présente de nombreux avantages par rapport aux autres types d’apprentissage automatique. Il peut être utilisé pour résoudre un large éventail de problèmes et pour faire des prédictions. Il existe de nombreux types d’algorithmes d’apprentissage supervisé, notamment les algorithmes de classification et les algorithmes de régression. La régression est appelée ainsi parce qu’elle implique la prédiction d’une valeur continue. L’apprentissage non supervisé est un autre type d’apprentissage automatique qui implique l’apprentissage à partir de données non étiquetées.
Je suis désolé, mais la question que vous avez posée n’est pas directement liée au titre de l’article « Pourquoi l’apprentissage supervisé ? Cependant, pour répondre à votre question, les algorithmes de clustering sont des algorithmes d’apprentissage non supervisés utilisés pour regrouper des points de données similaires dans un ensemble de données. Parmi les algorithmes de clustering les plus courants, citons K-Means, Hierarchical Clustering et DBSCAN.