Apprentissage supervisé
2.1.1 Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est l'une des techniques les plus importantes et les plus utilisées dans le domaine du Machine Learning. Ce type d'apprentissage se base sur l'utilisation de données étiquetées pour entraîner un modèle.
Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, un ensemble de données d'entraînement est fourni, chaque point de données étant accompagné d'une étiquette ou d'une valeur cible correspondante. L'algorithme apprendra à mapper les entrées aux sorties en se basant sur cet ensemble de données étiquetées. Une fois que le modèle a été entraîné, il peut prédire les résultats des nouvelles données non étiquetées.
Étapes de l'apprentissage supervisé
- Collecte de données : Rassembler un ensemble de données représentatif avec des étiquettes appropriées.
- Préparation des données : Nettoyer et prétraiter les données pour les rendre adaptées à l'entraînement du modèle.
- Sélection des caractéristiques : Identifier les attributs ou caractéristiques pertinents qui auront un impact sur le résultat.
- Division des données : Séparer les données en ensemble d'entraînement et ensemble de test.
- Choix du modèle : Sélectionner un algorithme d'apprentissage supervisé approprié.
- Entraînement : Utiliser les données d'entraînement pour former le modèle.
- Évaluation : Tester la performance du modèle sur les données de test pour vérifier sa précision.
- Réglage : Affiner et ajuster le modèle pour améliorer ses performances.
Algorithmes courants en apprentissage supervisé
- Régression linéaire : Utilisée pour prédire une valeur numérique continue.
- Régression logistique : Utilisée pour la classification binaire.
- Machines à vecteurs de support (SVM) : Utilisées pour les problèmes de classification et de régression.
- Arbres de décision : Utilisés pour construire des modèles de prédiction à partir de décisions hiérarchiques.
- Forêts aléatoires : Ensemble d'arbres de décision pour améliorer la précision et éviter le surajustement.
- kplus proches voisins (kNN) : Utilisé pour la classification basée sur la proximité des données.
Exemples d'application
- Reconnaissance d'image : Classification des images en catégories spécifiques (comme les chats et les chiens).
- Prévision boursière : Prédiction des mouvements des actions basés sur des données historiques.
- Spam detection : Classification des emails comme spam ou non spam.
- Analyse de sentiments : Détermination du sentiment positif ou négatif dans les critiques de produits.
L’apprentissage supervisé est donc un outil puissant pour résoudre des problèmes variés et complexes, grâce à l’utilisation de données étiquetées qui guident le modèle dans son processus d’apprentissage.
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