Apprentissage supervisé
Définition:
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur un ensemble de données étiquetées, apprenant des modèles pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données non vues.
Exemple: Enseigner à un modèle de reconnaître les emails spam en se basant sur des exemples étiquetés de spam et de non-spam.
Types d'Apprentissage Supervisé:
Classification: Problèmes où la variable de sortie est une catégorie (par exemple, "rouge" ou "bleu", "maladie" ou "pas de maladie").
Régression: Problèmes où la variable de sortie est une valeur réelle (par exemple, "dollars" ou "poids").
Exemples d'Apprentissage Supervisé:
Systèmes de recommandation: Utilisent l'apprentissage supervisé pour analyser les modèles et les relations entre les variables d'entrée et de sortie dans les données étiquetées afin de faire des prédictions.
Reconnaissance d'image et de parole: Localisation, catégorisation et isolation d'objets dans des images ou des vidéos.
Détection de fraude: Formation d'un modèle sur les données de transaction historiques pour détecter les transactions frauduleuses.
Processus d'Apprentissage Supervisé:
Introduction: Technique utilisée dans divers domaines tels que la finance, la santé, le marketing, etc.
Flux d'Algorithme: L'algorithme apprend une correspondance entre les données d'entrée et de sortie à partir d'un ensemble de données étiquetées.
Exemples Réels:
Reconnaissance de chiffres manuscrits: Utilisée dans les services postaux pour reconnaître les codes postaux automatiquement.
Classification des emails spam: Améliore les systèmes de filtrage des emails.
Prédiction des prix de l'immobilier: Prédiction des prix des maisons basée sur des caractéristiques comme la taille, l'emplacement, etc.
Implémentations Réelles:
Classification d'image avec les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNNs): Apprentissage des caractéristiques hiérarchiques des images.
Prédiction des prix des actions: Analyse des tendances et des modèles sur les données de marché historiques.
Diagnostic médical: Prédiction des conditions médicales basées sur les symptômes et les résultats des tests.
Conclusion:
L'apprentissage supervisé permet de collecter des données et de produire des résultats à partir d'expériences passées.
Il aide à résoudre divers problèmes informatiques du monde réel grâce à des tâches de classification et de régression.
Nécessite un ensemble de données étiquetées et un processus de formation.
Définition:
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur un ensemble de données étiquetées, apprenant des modèles pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données non vues.
Exemple: Enseigner à un modèle de reconnaître les emails spam en se basant sur des exemples étiquetés de spam et de non-spam.
Types d'Apprentissage Supervisé:
Classification: Problèmes où la variable de sortie est une catégorie (par exemple, "rouge" ou "bleu", "maladie" ou "pas de maladie").
Régression: Problèmes où la variable de sortie est une valeur réelle (par exemple, "dollars" ou "poids").
Exemples d'Apprentissage Supervisé:
Systèmes de recommandation: Utilisent l'apprentissage supervisé pour analyser les modèles et les relations entre les variables d'entrée et de sortie dans les données étiquetées afin de faire des prédictions.
Reconnaissance d'image et de parole: Localisation, catégorisation et isolation d'objets dans des images ou des vidéos.
Détection de fraude: Formation d'un modèle sur les données de transaction historiques pour détecter les transactions frauduleuses.
Processus d'Apprentissage Supervisé:
Introduction: Technique utilisée dans divers domaines tels que la finance, la santé, le marketing, etc.
Flux d'Algorithme: L'algorithme apprend une correspondance entre les données d'entrée et de sortie à partir d'un ensemble de données étiquetées.
Exemples Réels:
Reconnaissance de chiffres manuscrits: Utilisée dans les services postaux pour reconnaître les codes postaux automatiquement.
Classification des emails spam: Améliore les systèmes de filtrage des emails.
Prédiction des prix de l'immobilier: Prédiction des prix des maisons basée sur des caractéristiques comme la taille, l'emplacement, etc.
Implémentations Réelles:
Classification d'image avec les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNNs): Apprentissage des caractéristiques hiérarchiques des images.
Prédiction des prix des actions: Analyse des tendances et des modèles sur les données de marché historiques.
Diagnostic médical: Prédiction des conditions médicales basées sur les symptômes et les résultats des tests.
Conclusion:
L'apprentissage supervisé permet de collecter des données et de produire des résultats à partir d'expériences passées.
Il aide à résoudre divers problèmes informatiques du monde réel grâce à des tâches de classification et de régression.
Nécessite un ensemble de données étiquetées et un processus de formation.
2 months ago
