Dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, l’un des types d’algorithmes les plus couramment utilisés est l’algorithme d’apprentissage automatique supervisé. Cet algorithme est utilisé pour entraîner un modèle à partir de données d’entrée et de sortie connues, afin qu’il puisse prédire des sorties pour des entrées inconnues.
L’apprentissage automatique supervisé consiste à fournir au modèle des exemples de données étiquetées, c’est-à-dire des données d’entrée accompagnées de la réponse souhaitée pour cette entrée. Par exemple, si nous voulons entraîner un modèle pour reconnaître les chiens et les chats, nous fournirions des images de chiens et de chats avec les étiquettes correspondantes indiquant si l’image représente un chien ou un chat.
Le modèle utilise ensuite ces exemples pour apprendre à associer des entrées à des sorties, en ajustant les paramètres de manière à minimiser l’erreur entre les sorties prédites et les sorties attendues. Les exemples sont souvent divisés en ensembles de formation et de test, afin que le modèle puisse être évalué sur des données qu’il n’a pas encore vues.
Les algorithmes d’apprentissage automatique supervisé peuvent être utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes, tels que la reconnaissance d’images, la classification de textes, la prédiction de valeurs numériques, la détection d’anomalies, la recommandation de produits et bien d’autres encore.
Il existe plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique supervisé, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Voici quelques-uns des plus courants :
- Les régressions linéaires : elles sont utilisées pour prédire des valeurs numériques continues, comme le prix d’une maison en fonction de sa taille, de son emplacement, etc.
- Les arbres de décision : ils sont utilisés pour la classification et la prédiction de valeurs discrètes. Ils fonctionnent en créant une série de questions binaires sur les caractéristiques de l’entrée pour parvenir à une prédiction.
- Les réseaux de neurones : ils sont utilisés pour la reconnaissance d’images, la classification de textes, la prédiction de valeurs numériques et de nombreuses autres tâches. Ils fonctionnent en imitant le fonctionnement du cerveau humain, avec des couches de neurones interconnectés qui apprennent à reconnaître des motifs dans les données.
- Les machines à vecteurs de support (SVM) : elles sont utilisées pour la classification binaire et multiclasse. Elles fonctionnent en trouvant la meilleure frontière de décision pour séparer les différentes classes.
Il est important de noter que les algorithmes d’apprentissage automatique supervisé ne sont pas des solutions toutes faites. Ils nécessitent souvent une étape de prétraitement des données pour nettoyer et normaliser les données d’entrée. Ils nécessitent également un réglage des hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle. De plus, ils peuvent être sensibles aux données déséquilibrées ou aux données aberrantes, ce qui peut nécessiter des techniques de gestion des déséquilibres.
