Project Description

Apprentissage supervisé

Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage supervisé est l’un des trois types d’apprentissages mis en œuvre par les réseaux de neurones artificiels, les deux autres étant l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Technique d’apprentissage automatique la plus utilisée, l’apprentissage supervisé consiste à fournir à l’ordinateur une base de données d’apprentissage à partir d’un modèle de classement et d’exemples étiquetés (par ex. : l’image d’un arbre est associée à l’étiquette « arbre »). L’ordinateur peut ainsi finir par identifier des éléments en se référant aux caractéristiques des milliers, voire des millions d’éléments qui composent sa base de données. Autrement dit, dans ce type d’apprentissage, l’ordinateur enregistre la réponse qu’il doit donner.