Apprentissage supervisé

Définition

L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

---

Complément:

L’apprentissage supervisé se déroule en quatre étapes :

1. La première étape consiste à déterminer les résultats attendus qui correspondent aux différentes annotations.
2. L’étape suivante est celle de l’annotation des données proprement dite, le plus souvent manuellement par une personne. Ces données annotées constituent le jeu de données d’entraînement, le dataset.
3. La troisième étape est l’entraînement du modèle, (model training). À cette étape, l’algorithme cherche, pour l’ensemble d’un jeu de données, à minimiser l’erreur entre la prédiction faite par le modèle pour chaque donnée et la vérité, qui elle correspond à l’annotation de la donnée.
4. Enfin, à la dernière étape, dite étape de prédiction (ou étape d’inférence), le modèle cherche à prédire l’annotation d’une nouvelle donnée, mais cette fois sans annotation, en utilisant le modèle entraîné à l’étape précédente.

Français

apprentissage supervisé

Anglais

supervised learning

supervised machine learning

• Source: Apprentissage supervisé

Note: apprentissage supervisé est une désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018 et normalisée par l'ISO en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale