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Qu'est-ce que Apprentissage supervisé ?

Méthode d'apprentissage automatique qui entraîne, à partir de données formées de paires entrée-bonne réponse (étiquette), un modèle qui prédit la bonne réponse à partir de l'entrée. Quand la sortie à prédire est une valeur numérique continue, on parle de régression ; quand c'est l'une d'un nombre fixé de classes, de classification. On utilise des modèles comme la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support ou les réseaux de neurones. La préparation des étiquettes demande souvent beaucoup de travail.

Nom japonais: 教師あり学習

« Apprentissage supervisé » apparaît dans 2 questions d'entraînement réparties sur 1 thèmes, dont Bases de l'apprentissage automatique.

Domaine: Bases de l'apprentissage automatique

S'entraîner : questions sur Apprentissage supervisé

Parmi les tâches d'apprentissage supervisé suivantes, laquelle est une régression ?

  1. ADéterminer, à partir du texte d'un e-mail, s'il s'agit d'un spam
  2. BReconnaître quel chiffre de 0 à 9 représente l'image d'un chiffre manuscrit
  3. CPrédire le prix d'un logement à partir de sa surface, de sa distance à la gare, etc.
Afficher la réponse et l'explication

Réponse : C. Prédire le prix d'un logement à partir de sa surface, de sa distance à la gare, etc.

L'apprentissage supervisé entraîne, à partir de paires formées d'une entrée et de la bonne réponse (étiquette), un modèle qui prédit la sortie à partir de l'entrée. Quand la sortie à prédire est une valeur numérique continue, on parle de régression ; quand c'est l'une d'un nombre fixé de classes, on parle de classification. Le prix d'un logement est une valeur continue : c'est une régression. La détection de spam est une classification à deux classes, et la reconnaissance de chiffres manuscrits une classification à dix classes.

« Apprentissage supervisé » dans les explications

Questions mentionnant « Apprentissage supervisé » (2)

  1. Parmi les tâches d'apprentissage supervisé suivantes, laquelle est une régression ?
  2. Lequel des exemples suivants relève de l'apprentissage non supervisé ?

Termes associés

Apprentissage non supervisé Apprentissage par renforcement Algorithme des k-moyennes (k-means) Analyse en composantes principales (ACP) Apprentissage par transfert (transfer learning) Descente de gradient (gradient descent) Fonction d'activation Matrice de confusion Précision et rappel (precision and recall) Régularisation

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