Apprentissage supervisé / Supervised learning

L'apprentissage supervisé est un processus où un modèle d'intelligence artificielle apprend à partir d'exemples fournis. C'est comme un scénario enseignant-élève : l'enseignant (le superviseur) fournit à l'élève (le modèle) des questions et les réponses correctes. L'élève étudie ces exemples et, avec le temps, apprend à répondre à des questions similaires par lui-même. C'est une technique très utile pour former des systèmes qui reconnaissent les images, traduisent les langues, ou prédisent des résultats probables.

Pourquoi est-ce important ?

L'apprentissage supervisé est un pilier fondamental de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Il est crucial pour de nombreuses tâches où nous avons besoin de prédire des résultats sur la base de données précédentes. C'est grâce à l'apprentissage supervisé que nous avons des systèmes qui peuvent reconnaître la parole, traduire des textes en différentes langues, identifier des objets dans des images, prédire des tendances dans les marchés boursiers, et bien d'autres applications.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'apprentissage supervisé est largement utilisé dans divers secteurs tels que la santé, la finance, le transport, le commerce électronique, et plus encore. Par exemple, dans le domaine de la santé, il est utilisé pour prédire la probabilité de réadmission des patients ou pour aider à diagnostiquer des maladies sur la base de données médicales. Dans le commerce électronique, il peut être utilisé pour prédire les comportements d'achat des clients et recommander des produits. En outre, il est également utilisé pour la détection de fraudes, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, la reconnaissance d'image, entre autres.