Il se situe ainsi entre l’apprentissage supervisé qui n’utilise que des données étiquetées et l’apprentissage non-supervisé qui n’utilise que des données non-étiquetées.
L’apprentissage automatique supervisé est un type d’intelligence artificielle qui implique l’utilisation de données étiquetées pour entraîner un modèle à faire des prédictions ou des classifications. Dans l’apprentissage supervisé, l’algorithme reçoit un ensemble de données d’entrée et de données de sortie correspondantes, et il apprend à faire correspondre les données d’entrée aux données de sortie par le biais d’un processus appelé formation. Il existe deux principaux types d’apprentissage automatique supervisé : la régression et la classification.
La régression est un type d’apprentissage automatique qui consiste à prédire une variable de sortie continue en fonction des variables d’entrée. En d’autres termes, il s’agit de trouver la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Par exemple, un modèle de régression pourrait être utilisé pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille, de son emplacement et d’autres caractéristiques.
La classification, quant à elle, consiste à prédire une variable de sortie catégorique sur la base de variables d’entrée. En d’autres termes, il s’agit d’attribuer une étiquette ou une catégorie à chaque entrée en fonction de ses caractéristiques. Par exemple, un modèle de classification pourrait être utilisé pour prédire si un courrier électronique est un spam ou non sur la base de son contenu et de ses métadonnées.
Les modèles de régression et de classification peuvent être évalués à l’aide de mesures telles que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1. Cependant, il est important d’utiliser la validation croisée pour s’assurer que le modèle se généralise bien à de nouvelles données. La validation croisée consiste à diviser plusieurs fois les données en ensembles de formation et de test afin d’évaluer les performances du modèle sur différents sous-ensembles de données.
Outre l’apprentissage supervisé, il existe également deux types principaux de problèmes d’apprentissage non supervisé : le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. Le clustering consiste à regrouper des points de données similaires en fonction de leurs caractéristiques, tandis que la réduction de la dimensionnalité consiste à réduire le nombre de variables d’entrée tout en préservant autant que possible l’information d’origine.
L’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’intelligence artificielle sont tous des domaines connexes qui impliquent l’utilisation d’algorithmes pour apprendre à partir de données. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui implique l’utilisation d’algorithmes pour apprendre à partir de données, tandis que l’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui implique l’utilisation de réseaux neuronaux pour apprendre à partir de données.
Les algorithmes de clustering sont utilisés dans l’apprentissage non supervisé pour regrouper des points de données similaires. Il existe de nombreux types d’algorithmes de clustering, notamment les k-means, le clustering hiérarchique et DBSCAN. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour une variété d’applications, telles que la classification d’images et de textes, la détection d’anomalies et la segmentation de la clientèle.
Enfin, la corrélation et la régression sont des concepts liés mais distincts en statistique. La corrélation mesure la force et la direction de la relation entre deux variables, tandis que la régression consiste à trouver la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. En d’autres termes, la corrélation nous indique si deux variables sont liées, tandis que la régression nous indique dans quelle mesure une variable change en réponse aux changements d’une autre variable.
La régression est un type d’apprentissage automatique supervisé qui permet de prédire une valeur ou une quantité numérique continue. Dans la régression, l’algorithme apprend à partir de données historiques pour établir une relation entre les variables d’entrée (également appelées prédicteurs ou variables indépendantes) et la variable de sortie (également appelée variable dépendante). L’objectif de la régression est de trouver un modèle mathématique capable de prédire avec précision la variable de sortie en fonction des variables d’entrée. Parmi les exemples de problèmes de régression, citons la prédiction des prix de l’immobilier, des cours boursiers et du taux de désabonnement des clients.