L’apprentissage supervisé est une approche populaire de l’apprentissage automatique, dans laquelle un modèle est entraîné à l’aide de données étiquetées pour effectuer des prédictions ou des classifications. Dans cet article, nous aborderons les bases de l’l’apprentissage supervisé, ses algorithmes, applications, et fréquemment posé des questions.
Table des matières
Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?
L’apprentissage supervisé est une technique d’apprentissage automatique dans laquelle un algorithme apprend à partir d’un ensemble de données étiqueté. Les données étiquetées sont constituées de variables d’entrée (features) et de leurs variables de sortie (étiquettes ou variables cibles).
Algorithmes courants
L’apprentissage supervisé englobe divers algorithmes, chacun adapté à différents types de problèmes. Certains algorithmes couramment utilisés incluent :
- Régression linéaire
- Régression logistique
- Machines à vecteurs de support (SVM)
- Arbres de décision
- Forêts aléatoires
- Bayes naïf
- K-Voisins les plus proches (KNN)
Applications
Les applications de l’apprentissage supervisé est vaste et s’étend sur plusieurs domaines. Voici quelques cas d’utilisation importants :
- Classement des images : Identifier des objets ou catégoriser des images en fonction des caractéristiques.
- Analyse des sentiments: Classer les documents texte en fonction de sentiments positifs, négatifs ou neutres.
- Diagnostic médical: Prédire la présence ou l’absence d’une maladie en fonction des symptômes du patient et de ses antécédents médicaux.
- Détection de fraude: Prédire les activités frauduleuses sur la base des données historiques des transactions.
Questions fréquemment posées
- Quelle est la différence entre supervisé et l’apprentissage-non-supervisé ?
- Comment puis-je évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage supervisé ?
- L’l’apprentissage supervisé peut-il gérer les données manquantes ?
- Qu’est-ce que le surapprentissage dans l’apprentissage supervisé ?
- La mise à l’échelle des fonctionnalités est-elle importante dans l’l’apprentissage supervisé ?
Dans l’apprentissage supervisé, des données étiquetées sont disponibles pour la formation, alors que l’l’apprentissage non supervisé traite des données non étiquetées.
évaluation
Oui, il existe des techniques pour gérer les données manquantes, telles que l’imputation ou l’exclusion d’instances incomplètes. Le surajustement se produit lorsqu’un modèle fonctionne bien sur les données d’entraînement mais ne parvient pas à se généraliser à des données invisibles en raison de la capture de bruit ou de modèles non pertinents. Les techniques de régularisation peuvent aider atténuer le surapprentissage. La mise à l’échelle des fonctionnalités est souvent nécessaire, en particulier lors de l’utilisation d’algorithmes sensibles à l’ampleur des fonctionnalités d’entrée, telles que comme classificateurs basés sur la distance ou modèles de régression.
L’apprentissage supervisé est un outil puissant d’apprentissage automatique, offrant un large gamme d’algorithmes pour résoudre divers problèmes. Comprendre ses concepts, ses algorithmes et ses applications vous permettra de créer des prédictions précises et une classification des modèles qui peuvent avoir un impact significatif dans divers domaines.