Réaliser un apprentissage supervisé consiste à fournir à la machine des données étiquetées (labellisées) et propices à l’apprentissage. C’est-à-dire que nous allons analyser et préparer les données et leur donner une signification. C’est à partir de cette signification que la machine va réaliser son apprentissage. L’objectif étant d’indiquer à la machine que pour une série de données et pour une observation précise, la valeur à prédire est un chat, un chien ou bien une autre valeur.
Lorsqu’il s’agit de prédire une valeur, nous parlerons alors de régression, dans le cas contraire, nous parlerons de classification. Prédire le pourcentage de réussite d’une équipe de football lors d’un match est une régression, prédire que la photo affichée est un chat ou un chien est une classification.
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