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L'apprentissage supervisé est une approche d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées. Les données d'entraînement comprennent à la fois les caractéristiques (ou attributs) et les étiquettes correspondantes (ou résultats attendus). L'objectif du modèle est d'apprendre à faire des prédictions ou à effectuer une tâche spécifique en généralisant à partir de ces exemples étiquetés.

Voici comment fonctionne l'apprentissage supervisé :

1. Ensemble de Données Étiquetées : L'ensemble de données d'entraînement comprend des exemples où chaque observation est associée à une étiquette. Par exemple, dans la classification d'images, chaque image peut être étiquetée comme représentant une catégorie spécifique (chien, chat, oiseau, etc.).

2. Entraînement du Modèle : Le modèle est alimenté avec ces exemples d'entraînement afin d'apprendre la relation entre les caractéristiques et les étiquettes. Le processus d'entraînement implique l'ajustement des paramètres du modèle pour minimiser la différence entre les prédictions du modèle et les étiquettes réelles.

3. Fonction Objectif : La fonction objectif, ou fonction de perte, est utilisée pour mesurer à quel point les prédictions du modèle correspondent aux étiquettes réelles. L'objectif est de minimiser cette fonction, ce qui guide l'apprentissage du modèle.

4. Généralisation : Une fois le modèle entraîné sur l'ensemble de données d'entraînement, il peut être évalué sur un ensemble de données de test distinct et non étiqueté pour évaluer sa capacité à généraliser à de nouvelles données. L'objectif est que le modèle puisse faire des prédictions précises sur des données qu'il n'a pas rencontrées pendant l'entraînement.

5. Types de Tâches : L'apprentissage supervisé peut être appliqué à divers types de tâches, notamment la classification, la régression et d'autres tâches spécifiques. Dans la classification, le modèle attribue une étiquette à une observation parmi plusieurs catégories. Dans la régression, le modèle prédit une valeur numérique.

6. Exemples d'Applications :

   • Classification : Prédire si un e-mail est du spam ou non.
   • Régression : Prédire le prix d'une maison en fonction de ses caractéristiques.
   • Reconnaissance d'Objets : Classer des objets dans une image.
   • Traitement du Langage Naturel : Prédire la catégorie d'un article de presse.
   • Diagnostic Médical : Classer des images médicales pour détecter des maladies.

7. Évaluation du Modèle : L'évaluation du modèle se fait généralement en utilisant des métriques telles que la précision, le rappel, la F1-score (pour la classification) ou l'erreur quadratique moyenne (pour la régression), en fonction de la tâche spécifique.

L'apprentissage supervisé est largement utilisé dans de nombreux domaines en raison de sa capacité à apprendre à partir d'exemples étiquetés, ce qui permet de faire des prédictions sur de nouvelles données. Cependant, il nécessite des ensembles de données étiquetés de qualité pour l'entraînement, ce qui peut parfois être coûteux à obtenir.