Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique où un modèle apprend à partir d'exemples déjà étiquetés avec la bonne réponse.
Ce que signifie Apprentissage supervisé
En apprentissage supervisé, chaque exemple d'entraînement est accompagné de la bonne réponse, comme un exercice corrigé. Le modèle étudie de nombreuses paires de ce type et apprend à relier l'entrée à la sortie correcte.
Par exemple, pour construire un modèle qui détecte les spams, vous fournissez des e-mails chacun étiquetés « spam » ou « pas spam ». Les étiquettes jouent le rôle d'une correction d'enseignant, guidant le modèle pour qu'il puisse ensuite juger seul de nouveaux e-mails non étiquetés.
Pourquoi Apprentissage supervisé compte
L'apprentissage supervisé est l'une des façons les plus courantes d'entraîner des modèles IA, donc le terme revient souvent. Le connaître aide à comprendre comment de nombreux outils IA ont été construits.
Questions fréquentes
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