" /> Apprentissage machine supervisé - CISMeF





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 Journal officiel du 9 décembre 2018).; 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;

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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 Journal officiel du 9 décembre 2018).
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).

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22/05/2025


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