Apprentissage supervisé : méthode d’apprentissage automatique où la fonction f est apprise à partir de données étiquetées, c’est-à-dire des couples {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} avec yᵢ = f(xᵢ). Selon Thierry Montaut (2023), cette méthode nécessite la connaissance exacte des résultats pour chaque observation afin de guider l’apprentissage.
Données étiquetées : ensemble de couples (x, y) où x représente une observation ou caractéristique, et y l’étiquette ou résultat associé. Les observations (x) sont aussi appelées variables, features, ou descripteurs, tandis que y sont appelés étiquettes, labels ou outcomes.
Problème de classification : lorsqu’on cherche à apprendre une fonction f : X → Y avec Y un ensemble fini, souvent binaire (Y ⊆ {0,1}), où la sortie est une classe ou catégorie. Selon Thierry Montaut (2023), la fonction à prédire est un classificateur, notamment dans le cas binaire.
1. Quand Thierry Montaut a-t-il publié ou établi ses principales définitions sur les problèmes de régression ?
2. Quel est le rôle principal du problème de classification en apprentissage automatique ?
3. Quelle est la formule du critère MAE (Mean Absolute Error) tel que défini dans le contenu ?
Apprentissage supervisé — définition ?
Méthode où la fonction est apprise à partir de données étiquetées.
Données étiquetées — rôle ?
Fournissent la supervision pour entraîner le modèle.
Problème de classification — Y ?
Y est un ensemble fini de classes ou catégories.
Problème de régression — Y ?
Y est un ensemble de valeurs réelles continues.
Hyper paramètres — rôle ?
Fixés par le concepteur, ils configurent le modèle.
Paramètres appris — définition ?
Paramètres ajustés lors de l’apprentissage pour minimiser l’erreur.
La fiche de révision couvre les notions essentielles de Introduction à l'Apprentissage Supervisé. Elle est structurée par thématiques pour faciliter l'apprentissage et la mémorisation, avec des définitions clés, des explications et des synthèses.
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