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L'apprentissage supervis茅 est une cat茅gorie du domaine de l'apprentissage automatique d茅finie par l'utilisation de mod猫les qui s'entra卯nent avec des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es pour faire des pr茅dictions ou classer de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉. Dans les 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es, les caract茅ristiques existent en tant qu'entr茅es et les cibles existent en tant que sorties. Avec ces entr茅es et sorties, le mod猫le s'entra卯ne afin de d茅couvrir la correspondance entre elles pour faire des pr茅dictions pr茅cises sur d'autres ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉.聽

Diverses applications utilisent largement l'apprentissage supervis茅. Cet article explore plus en d茅tail ce qu'est l'apprentissage supervis茅 et ses nombreuses utilisations dans le monde d'aujourd'hui.聽

Qu'est-ce que l'apprentissage supervis茅 ?

L'apprentissage supervis茅 est une cat茅gorie de l'apprentissage automatique qui implique l'utilisation d'ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es pour former des mod猫les et des algorithmes permettant de pr茅dire les caract茅ristiques de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉 in茅dites. Chaque sortie correspond 脿 une entr茅e, ce qui signifie qu'il existe une 茅tiquette de sortie correspondante pour chaque caract茅ristique d'entr茅e pr茅sente dans les 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es. Le mod猫le d'apprentissage supervis茅 vise 脿 comprendre et 脿 commencer 脿 cartographier la relation globale entre les entr茅es et les sorties afin d'茅laborer un algorithme capable de d茅terminer une pr茅vision pr茅cise sur de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e.

La collecte des 诲辞苍苍茅别蝉, la s茅lection des caract茅ristiques et des mod猫les, la formation des mod猫les, l'茅valuation des mod猫les et la pr茅diction sont quelques-uns des 茅l茅ments cruciaux du processus d'apprentissage supervis茅. Dans des secteurs tels que la vision artificielle et la finance, l'apprentissage supervis茅 est utilis茅 de diverses mani猫res. Les exemples incluent l'analyse des sentiments, l'identification des images et les pr茅dictions boursi猫res.

Exploration de 诲辞苍苍茅别蝉

L'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 consiste 脿 utiliser des techniques pour analyser de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 dans le but de d茅couvrir des tendances dans les 诲辞苍苍茅别蝉. Dans le contexte de l'apprentissage supervis茅, l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 identifie les caract茅ristiques ou les variables pertinentes 脿 utiliser comme 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e pour le mod猫le. Il existe diff茅rents algorithmes et techniques de data mining qui permettent de passer au crible de vastes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 afin d'obtenir des r茅sultats significatifs.聽

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L'objectif de la r茅gression, une forme d'apprentissage supervis茅, est de pr茅voir une valeur de sortie num茅rique continue 脿 partir d'un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e. Dans la r茅gression, le mod猫le apprend 脿 faire correspondre les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e 脿 une variable de sortie continue, par exemple en pr茅disant le prix d'une action ou d'un logement sur la base de caract茅ristiques telles que l'emplacement, la taille et l'芒ge.

Classification

La classification est une forme diff茅rente d'apprentissage supervis茅, qui vise 脿 pr茅voir une variable de sortie cat茅gorique 脿 partir de caract茅ristiques d'entr茅e. Dans la classification, le mod猫le apprend 脿 faire correspondre les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e 脿 un ensemble de cat茅gories de sortie discr猫tes, comme pr茅dire si un email est un spam ou non sur la base de caract茅ristiques telles que l'exp茅diteur, l'objet et le contenu.

Algorithmes d'apprentissage supervis茅聽

Ces algorithmes sont un ensemble de m茅thodes informatiques utilis茅es pour construire et former des mod猫les permettant de faire des pr茅visions pr茅cises sur la base de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es. Voici quelques algorithmes standard d'apprentissage supervis茅 :

R茅seaux neuronaux

Le r茅seau neuronal est un mod猫le d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches de n艙uds connect茅s. Ces n艙uds apprennent 脿 cartographier les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e et 脿 les relier 脿 des sorties sous la forme d'une pr茅diction. Le processus global se caract茅rise par la propagation vers l'avant et la r茅tropropagation. Le mod猫le ressemble au cerveau humain par son fonctionnement et sa structure. Les r茅seaux neuronaux ont donn茅 des r茅sultats impressionnants dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images.

Arbres de d茅cision

Cette structure arborescente est un outil utile pour faire des pr茅dictions bas茅es sur des caract茅ristiques d'entr茅e. Les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e des arbres de d茅cision sont divis茅es de mani猫re r茅p茅t茅e en groupes plus petits en fonction des propri茅t茅s les plus utiles jusqu'脿 ce qu'une pr茅diction se produise aux n艙uds feuilles de l'arbre. Les applications des arbres de d茅cision comprennent l'茅valuation du risque de cr茅dit et le diagnostic m茅dical.

Logique bay茅sienne

En utilisant le th茅or猫me de Bayes pour ajuster la probabilit茅 d'une hypoth猫se 脿 la lumi猫re de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉, la logique bay茅sienne est une m茅thode probabiliste d'apprentissage automatique. Les utilisations et les applications de la logique bay茅sienne comprennent la recherche de probabilit茅s conditionnelles li茅es au risque relatif d'un client dans un contexte financier et le calcul de l'exactitude des r茅sultats m茅dicaux.

For锚ts al茅atoires

Plusieurs arbres de d茅cision se combinent dans les for锚ts al茅atoires, une technique d'apprentissage d'ensemble, pour augmenter la fiabilit茅 et la pr茅cision des pr茅dictions. Ces arbres d茅cisionnels s'entra卯nent sur divers sous-ensembles des 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e et des caract茅ristiques pour cr茅er des for锚ts al茅atoires, qui combinent ensuite les pr茅dictions des diff茅rents arbres pour produire une pr茅diction finale.

Analyse discriminante lin茅aire

L'analyse discriminante lin茅aire (LDA) permet de distinguer et d'identifier des mod猫les entre deux classes de 诲辞苍苍茅别蝉. Elle peut 茅galement s'av茅rer utile pour classer des mod猫les multiples. Cette m茅thode statistique trouve une combinaison lin茅aire de caract茅ristiques qui permet de s茅parer au mieux deux classes ou plus dans les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e. LDA est utile dans le pr茅traitement et dans des applications telles que la reconnaissance faciale.

Apprentissage par similarit茅

L'apprentissage par similarit茅 implique la formation d'un mod猫le pour apprendre une fonction de similarit茅 entre des paires de 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e. L'objectif de l'apprentissage par similarit茅 est de faire correspondre des points de 诲辞苍苍茅别蝉 similaires 脿 des points proches dans un espace 脿 faible dimension et des points de 诲辞苍苍茅别蝉 dissemblables 脿 des points 茅loign茅s. L'apprentissage par similarit茅 est utile dans diverses applications, notamment les recommandations de produits dans le commerce 茅lectronique et la r茅cup茅ration et la classification d'images.

Exemples d'apprentissage supervis茅

Il existe de nombreux exemples d'apprentissage supervis茅 dans divers domaines et industries. Voici quelques exemples sp茅cifiques d'apprentissage supervis茅 dans le monde d'aujourd'hui, dans un large 茅ventail de domaines et d'utilisations :

Analyse de sentiment des clients

L'analyse de sentiment des clients se concentre sur l'analyse des commentaires des clients, tels que les critiques de produits ou les messages sur les r茅seaux sociaux, afin de d茅terminer le sentiment du message. Les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e sont des 诲辞苍苍茅别蝉 textuelles et les 茅tiquettes de sortie sont les cat茅gories de sentiment, telles que positif, n茅gatif ou neutre.

Les algorithmes de r茅gression, en particulier la r茅gression logistique, sont utiles pour l'analyse du sentiment des clients. D'autres exemples d'algorithmes applicables dans ce cas incluent les machines 脿 vecteurs de support, qui sont utiles pour traiter la similarit茅 non lin茅aire, et les r茅seaux neuronaux, qui peuvent apprendre des fonctions complexes.聽

D茅tection de spam

La d茅tection de spampermet d'identifier les emails ind茅sirables en analysant le contenu et les ant茅c茅dents de l'exp茅diteur de chaque email. Diverses techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ont montr茅 leur capacit茅 脿 d茅terminer si un email est un spam ou non. Parmi les exemples d'algorithmes pertinents pour la d茅tection des spams, on peut citer K-Nearest Neighbor (KNN), les r茅seaux neuronaux convolutifs profonds (Deep CNN) et les Bayes na茂fs.

Analyse pr茅dictive

L'analyse pr茅dictive est une utilisation courante de l'apprentissage supervis茅, qui consiste 脿 utiliser des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques pour pr茅voir ce qui pourrait se produire 脿 l'avenir. Par exemple, un pr锚teur peut utiliser l'apprentissage supervis茅 pour pr茅dire quels clients sont susceptibles de ne pas rembourser leurs pr锚ts en fonction de facteurs tels que leurs ant茅c茅dents en mati猫re de cr茅dit. Les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e sont des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques et les 茅tiquettes de sortie sont des valeurs binaires indiquant si l'茅v茅nement en question s'est produit ou non. Les mod猫les se r茅partissent en trois cat茅gories : La classification, les s茅ries temporelles et le regroupement.

Apprentissage supervis茅 ou non supervis茅

L'apprentissage supervis茅 et l'apprentissage non supervis茅 diff猫rent dans la mani猫re dont les 诲辞苍苍茅别蝉 sont 茅tiquet茅es et dans la mani猫re dont l'apprentissage a lieu. Voici quelques similitudes et diff茅rences entre les deux :

Similitudes :

• Les deux algorithmes d'apprentissage forment des mod猫les pour faire des pr茅dictions ou d茅couvrir des patterns dans les 诲辞苍苍茅别蝉.

• Ils utilisent tous deux des techniques statistiques et des algorithmes pour obtenir des informations 脿 partir d'ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 afin de pr茅voir ou de classer les 诲辞苍苍茅别蝉.

• Ils ont tous deux pour objectif ultime d'extraire des informations significatives des 诲辞苍苍茅别蝉.

Diff茅rences :

• L'apprentissage supervis茅 n茅cessite des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es, ce qui signifie que les 诲辞苍苍茅别蝉 d'apprentissage ont d茅j脿 re莽u une 茅tiquette avec la valeur de sortie correcte. En revanche, l'apprentissage non supervis茅 fonctionne avec des 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es sans valeurs de sortie pr茅d茅finies.

• L'apprentissage non supervis茅 permet de trouver des tendances cach茅es dans les 诲辞苍苍茅别蝉 elles-m锚mes, tandis que l'apprentissage supervis茅 est g茅n茅ralement utile pour pr茅voir des 茅v茅nements futurs sur la base de 诲辞苍苍茅别蝉 historiques.

• Un mod猫le s'entra卯ne sur des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es pour cr茅er des pr茅visions sur de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉 dans le cadre de l'apprentissage supervis茅. Cela diff猫re de l'apprentissage non supervis茅, o霉 le mod猫le s'entra卯ne sur des 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es pour d茅couvrir des mod猫les et des relations qui ne sont pas imm茅diatement visibles.

• La r茅gression logistique, les r茅seaux neuronaux et les arbres de d茅cision sont des algorithmes courants qui rel猫vent de l'apprentissage supervis茅. Les algorithmes d'apprentissage non supervis茅 comprennent le regroupement, la r茅duction de la dimensionnalit茅 et l'extraction de r猫gles d'association.

Prochaines 茅tapes

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Par exemple, consultez la Sp茅cialisation en Apprentissage Automatique de Stanford et DeepLearning.AI. Ce cours couvre les comp茅tences et les concepts cl茅s li茅s 脿 l'apprentissage automatique et 脿 l'IA, ce qui vous permet d'acqu茅rir une exp茅rience pr茅cieuse pour commencer votre carri猫re. Le programme comprend la construction de mod猫les d'apprentissage automatique et de r茅seaux neuronaux, ainsi que la formation de mod猫les supervis茅s et l'utilisation de processus d'apprentissage non supervis茅s.聽

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