Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est une technique d'apprentissage automatique où l'on cherche à produire automatiquement des règles à partir d'une base de données d'apprentissage contenant des « exemples » (en général des cas déjà traités et validés).

Sommaire

Définition mathématique

Une base de données d'apprentissage est un ensemble de couples entrée-sortie  (x_n, y_n)_{1 \le n \le N} avec  x_n \in X et  y_n \in Y , que l'on considère être tirées selon une loi sur X \times Y inconnue, par exemple xn suit une loi uniforme et yn = f(xn) + wnwn est un bruit centré.

La méthode d'apprentissage supervisé utilise cette base d'apprentissage pour déterminer une représentation compacte de f notée g et appelée fonction de prédiction, qui à une nouvelle entrée x associe une sortie g(x).
Le but d'un algorithme d'apprentissage supervisé est donc de généraliser pour des entrées inconnues ce qu'il a pu « apprendre » grâce aux données déjà traitées par des experts, ceci de façon « raisonnable ».


On distingue deux types de problèmes solvables avec une méthode d'apprentissage automatique supervisée :

  • Y \subset \Bbb{R} : lorsque la sortie que l'on cherche à estimer est une valeur dans un ensemble continu de réels, on parle d'un problème de régression.
  • Y = \{1, \ldots, I\} : lorsque l'ensemble des valeurs de sortie est fini, on parle d'un problème de classification, qui revient à attribuer une étiquette à chaque entrée.

Méthodes d'apprentissage supervisé

Applications

Voir aussi

Articles connexes

Liens externes

Bibliographie

  • Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff, Apprentissage Artificiel : Concepts et algorithmes, Eyrolles, 2002 (ISBN 2-212-11020-0)  [détail des éditions]
  • (en) Tom M. Mitchell, Machine Learning, 1997 [détail des éditions]
  • Christopher M. Bishop, Pattern Recognition And Machine Learning, Springer, 2006 (ISBN 0-387-31073-8)  [détail des éditions]

Notes et références



Wikimedia Foundation. 2010.

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