Libellé préféré : Apprentissage machine supervisé;
Définition CISMeF : Apprentissage automatique dans lequel l'algorithme s'entraîne à une tâche déterminée
en utilisant un jeu de données assorties chacune d'une annotation indiquant le résultat
attendu. L'apprentissage supervisé recourt le plus souvent aux réseaux de neurones
artificiels. 2. L'apprentissage supervisé est utilisé, par exemple, pour la reconnaissance
d'images et la traduction automatique. Voir aussi : apprentissage automatique, apprentissage
non supervisé, réseau de neurones artificiels (source BO).; L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage
automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples
annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes
de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de
prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que
les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification
(source Wikipédia).;
Synonyme CISMeF : apprentissage supervisé; Apprentissage automatique supervisé;
Hypéronyme MeSH : Apprentissage automatique inductif; Apprentissage à partir de données étiquetées; Apprentissage machine actif; Apprentissage semi-supervisé; Apprentissage automatique actif;
Lien Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage semi-supervisé;
Identifiant d'origine : D000069553;
CUI UMLS : C4042903;
Alignements automatiques CISMeF supervisés
- Alignements automatiques supervisés en BTNT
- Concept(s) lié(s) au record
- Liste des qualificatifs affiliables
- Type(s) sémantique(s)
- Voir aussi
Apprentissage automatique dans lequel l'algorithme s'entraîne à une tâche déterminée
en utilisant un jeu de données assorties chacune d'une annotation indiquant le résultat
attendu. L'apprentissage supervisé recourt le plus souvent aux réseaux de neurones
artificiels. 2. L'apprentissage supervisé est utilisé, par exemple, pour la reconnaissance
d'images et la traduction automatique. Voir aussi : apprentissage automatique, apprentissage
non supervisé, réseau de neurones artificiels (source BO).
L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage
automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples
annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes
de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de
prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que
les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification
(source Wikipédia).
