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Glossaire IA

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.

Il est à l'origine de nombreux outils IA du quotidien, des filtres antispam aux prévisions
Il explique pourquoi des données étiquetées et de haute qualité ont tant de valeur
Le connaître aide à comprendre les articles et discussions sur l'IA
Il donne un contexte utile pour travailler avec des outils IA

Questions fréquentes

L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées avec les bonnes réponses fournies. L'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées et demande au modèle de trouver seul des motifs, sans corrigé.

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