Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L’apprentissage supervisé est l’une des techniques les plus courantes employées dans le domaine du Machine Learning. Cette méthode repose sur l'utilisation d'un ensemble de données étiquetées, c’estàdire des données pour lesquelles nous connaissons les résultats attendus. Le but est de créer un modèle capable de prédire les résultats pour de nouvelles données non étiquetées en se basant sur les mêmes caractéristiques que celles des données de l’ensemble d’entraînement.
Dans le contexte de l’apprentissage supervisé, un ensemble de données est divisé en deux parties : l'ensemble d'entraînement et l'ensemble de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour construire le modèle tandis que l'ensemble de test est utilisé pour évaluer sa performance. Le modèle, entraîné sur les données étiquetées, apprend les relations entre les caractéristiques d’entrée et les étiquettes de sortie. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur des données nouvelles ou inconnues.
Prenons un exemple concret. Supposons que nous construisons un modèle pour prédire la valeur des maisons. L’ensemble de données d’entraînement contiendra des caractéristiques comme la taille de la maison, le nombre de chambres, l’emplacement, etc., ainsi que la valeur connue de la maison. Le modèle apprendra à partir de ces exemples pour prédire la valeur des maisons pour de futurs cas où la valeur n'est pas connue.
Deux types de problèmes sont majoritairement résolus par l’apprentissage supervisé : la régression et la classification.
Avantages : Précision : En utilisant des données correctement étiquetées, les modèles supervisés peuvent atteindre une haute précision. Interprétabilité : Les résultats sont souvent plus faciles à interpréter car nous pouvons directement comprendre pourquoi des prévisions spécifiques ont été faites.
Inconvénients : Nécessite des données étiquetées : La collecte et l’étiquetage des données peuvent être coûteux et chronophages. Surapprentissage : Un modèle peut apprendre trop bien les détails et le bruit de l’ensemble d’entraînement, ce qui réduit sa capacité à généraliser à partir de nouvelles données.
L’apprentissage supervisé est essentiel pour de nombreuses applications en Machine Learning où des étiquettes sont disponibles. Bien que cette méthode ait ses défis, elle est indispensable pour construire des modèles prédictifs précis et fiables.