Définition et principes de base
1.1. Définition et principes de base
L'apprentissage supervisé est une méthode d'entraînement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique (Machine Learning). Le principe de base repose sur l'utilisation de données annotées pour entraîner un modèle. Une donnée annotée signifie que chaque donnée d'entrée est associée à une étiquette ou une réponse correcte.
Le processus se déroule en plusieurs étapes :
- Collection de données : On recueille un ensemble de données d'entraînement comprenant des entrées (features) et leurs sorties associées (labels).
- Entraînement : Un algorithme d'apprentissage utilise ces données pour trouver des motifs et des relations. L'objectif est de minimiser l'écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles (étiquettes) des données d'entraînement.
- Validation : On utilise un autre ensemble de données (données de validation) pour évaluer la performance du modèle et ajuster ses paramètres.
- Test : Un ensemble de test indépendant est finalement employé pour évaluer de manière objective la précision et la généralisation du modèle.
Principes de base
Les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé incluent :
- Fonction de perte : Une mesure utilisée pour évaluer combien les prédictions du modèle diffèrent des valeurs réelles. Le modèle ajuste ses paramètres pour minimiser cette fonction.
- Algorithme d'optimisation : Un processus pour ajuster les paramètres du modèle afin de minimiser la fonction de perte. Les algorithmes courants incluent la descente de gradient.
- Séparation des données : Diviser les données disponibles en ensembles de formation, de validation et de test est crucial pour évaluer correctement la performance du modèle.
Applications
Les applications de l'apprentissage supervisé sont vastes et comprennent la classification, la régression, la reconnaissance d'images, et le traitement du langage naturel. Par exemple, un modèle supervisé peut être utilisé pour classer des emails comme spam ou nonspam, ou pour prédire le prix d'une maison en fonction de caractéristiques telles que la superficie, le nombre de chambres, etc.
Avantages
- Précision élevée grâce à l'utilisation de données annotées.
- Interprétabilité des résultats car le modèle est formé sur des exemples spécifiques.
Limites
- Nécessité d'importantes quantités de données annotées, ce qui peut être coûteux et chronophage à obtenir.
- Surapprentissage si le modèle mémorise les détails et le bruit des données d'entraînement plutôt que d'apprendre des motifs généralisables.