Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'apprentissage supervisé est une méthode de machine learning qui utilise des données étiquetées pour apprendre un modèle. Dans ce type d'apprentissage, chaque exemple de la base de données d'entraînement est composé d'une paire entréesortie, où la sortie est le label correct que l'algorithme doit prédire. L'objectif est de créer un modèle capable de prédire les labels de nouvelles données non étiquetées après avoir été entraîné sur un ensemble de données étiquetées.
Le processus commence par la collecte et la préparation des données. Les données sont ensuite divisées en deux ensembles : un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. L'algorithme est formé sur l'ensemble d'entraînement où il apprend à associer les entrées et les sorties correctes. Après l'entraînement, l'algorithme est évalué sur l'ensemble de test pour vérifier sa capacité à généraliser ses connaissances à des données qu'il n'a pas encore vues.
Les modèles utilisés dans l'apprentissage supervisé peuvent être classifiés principalement en deux catégories :
Parmi les algorithmes couramment utilisés dans l'apprentissage supervisé, on trouve :
Il est essentiel d'évaluer la performance du modèle sur un ensemble de test indépendant pour éviter le surapprentissage (overfitting). Des métriques comme la précision, le rappel, le score F1, et l'erreur quadratique moyenne (MSE) sont souvent utilisées pour mesurer l'efficacité du modèle.
L'apprentissage supervisé présente plusieurs avantages, notamment sa capacité à générer des modèles prédictifs précis pour des jeux de données bien définis. Cependant, il nécessite une grande quantité de données étiquetées, ce qui peut être coûteux et chronophage à obtenir.