Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 16
Rubrique: Ingénieur IA
1.1. Définition et principes de base
L'apprentissage supervisé est une branche de l'intelligence artificielle où un modèle est formé à partir d'un ensemble de données d'entraînement étiquetées. Chaque donnée d'entraînement comprend une entrée et une sortie désirée connue, que le modèle doit apprendre à associer correctement. Le but est de créer une fonction capable de prédire des sorties pour de nouvelles entrées, non observées lors de l'entraînement.
Les étapes principales de l'apprentissage supervisé incluent : 1. La collecte de données d'entraînement étiquetées. 2. La division de ces données en jeux d'entraînement et de test. 3. La sélection d'un algorithme de modélisation approprié. 4. L'entraînement du modèle avec le jeu d'entraînement. 5. L'évaluation du modèle en utilisant le jeu de test pour vérifier sa capacité à généraliser.
1.2. Exemples d'algorithmes et applications
Parmi les algorithmes populaires en apprentissage supervisé, on peut citer :
Les applications courantes de l'apprentissage supervisé incluent la reconnaissance d'image, la détection de spam, la prévision de la demande, et les systèmes de recommandation.
1.3. Avantages et limites
Les avantages de l'apprentissage supervisé comprennent : Précision élevée: Grâce aux données étiquetées, les modèles peuvent atteindre une grande précision. Interprétabilité: Certains algorithmes, comme les arbres de décision, sont faciles à comprendre et à interpréter.
Les limites de l'apprentissage supervisé incluent : Dépendance aux données étiquetées: La nécessité d'un grand volume de données étiquetées rend l'entraînement coûteux. Surapprentissage: Risque que le modèle se spécialise trop sur l'ensemble de formation et performe mal sur de nouvelles données.