Apprentissage supervisé
En anglais : Supervised Learning
Méthode de machine learning dans laquelle le modèle apprend à partir d’exemples étiquetés, c’est-à-dire de données associées à la bonne réponse attendue.
Exemple
Une compagnie d’assurance entraîne un modèle supervisé sur des milliers de déclarations de sinistre déjà classées pour orienter automatiquement les nouveaux dossiers vers le bon service.
Notions liées
Annotation de données
DébutantTravail consistant à ajouter des étiquettes à des données brutes, par exemple une catégorie, une transcription ou un cadre autour d’un objet, pour guider l’apprentissage d’un modèle.
Apprentissage non supervisé
IntermédiaireMéthode de machine learning dans laquelle le modèle analyse des données sans étiquettes afin d’y découvrir par lui-même des structures, des regroupements ou des régularités.
Classification
DébutantTâche de machine learning qui consiste à attribuer à chaque donnée une catégorie choisie parmi un ensemble prédéfini, par exemple « spam » ou « non spam ».
Jeux de validation et de test
IntermédiairePortions de données mises de côté pendant l’entraînement, servant d’abord à régler le modèle (validation), puis à mesurer une seule fois sa performance finale sur des exemples jamais vus (test).
Machine learning (apprentissage automatique)
DébutantBranche de l’intelligence artificielle dans laquelle un programme apprend à accomplir une tâche à partir d’exemples, au lieu de suivre des règles entièrement écrites par un développeur.
Régression
IntermédiaireTâche de machine learning qui consiste à prédire une valeur numérique continue, comme un prix, une température ou une durée, à partir de données d’entrée.