Sommaire

Des Donnéesdonnées pour un Apprentissage:superviséapprentissage supervisé

1. Des données basées sur l’expérience

Le Machine Learning est basé sur l’utilisation de données afin de permettre à notre ordinateur d’apprendre et de pouvoir réaliser des prédictions. Ces données doivent être en relation avec la mission qui nous est confiée et basée sur l’expérience.

Dans notre cas, l’expérience consiste à connaître les issues de combats de Pokémons.

2. Disposer d’un grand nombre de données d’apprentissage

Une machine n’est pas capable d’apprendre sur un petit jeu de données, car elle doit pouvoir étudier toutes les possibilités pour réaliser ses prédictions. Par conséquent, plus le nombre de cas d’études pour résoudre un problème est important, plus les prédictions seront précises.

3. Des données d’apprentissage et des données de tests

Tout comme l’être humain, il est nécessaire de valider l’apprentissage de la machine afin de pouvoir corriger les écarts d’apprentissage (appelés biais) et ajuster ou modifier le modèle d’apprentissage. Pour cela, nous avons besoin de données d’apprentissage et de données de tests.