apprentissage supervisé
En machine learning, l’apprentissage supervisé consiste à entrainer un modèle à partir de données préalablement étiquetées ou annotées. Il est utilisé aussi bien en traitement du langage qu’en vision par ordinateur ou analyse prédictive.
En se basant sur cette base d’apprentissage, par exemple des photos assorties de la mention de ce qu’elles représentent, les paramètres du modèle s’ajustent en vue ensuite de réagir efficacement face à des situations similaires. Au fur et à mesure de l’enrichissement du modèle, le résultat gagne en pertinence, réduisant la marge d’erreur.
Quelles sont les applications de l’apprentissage supervisé ?
Il existe de nombreuses applications de l’apprentissage supervisé :
Le traitement automatique du langage,
La reconnaissance vocale,
La vision par ordinateur,
La bio-informatique…
On utilise également l’apprentissage supervisé pour la détection de spams dans les mails, la gestion des chatbots et voicebots, ainsi que pour la robotique. Cette méthode permet aussi le développement des technologies embarquées dédiées aux véhicules autonomes.
