L'apprentissage supervisé est un paradigme d'apprentissage automatique dans lequel le processus d'apprentissage du modèle est guidé par un ensemble de données d'entraînement étiquetées, constituées de paires d'entrées-sorties qui servent d'exemples à l'algorithme à apprendre. Dans le contexte de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé est utilisé pour diverses tâches, telles que la classification, la régression et la détection d'anomalies. L'objectif principal de l'apprentissage supervisé est de créer un modèle capable de prédire la valeur ou la classe d'une instance d'entrée invisible, sur la base des connaissances extraites des données d'entraînement.
Dans l'apprentissage supervisé, l'ensemble de données d'entraînement comprend des fonctionnalités d'entrée et des étiquettes cibles correspondantes. Les entités d'entrée représentent les attributs des instances de données, tandis que les étiquettes cibles signifient la sortie souhaitée que le modèle doit prédire. Pendant la phase de formation, l'algorithme d'apprentissage supervisé ajuste de manière itérative ses paramètres de modèle pour minimiser la différence entre la sortie prédite et l'étiquette cible réelle. Les performances du modèle entraîné sont ensuite évaluées sur un ensemble de données de test distinct pour évaluer sa capacité de généralisation. En fin de compte, le modèle aurait appris le modèle sous-jacent des données s’il peut prédire avec précision les étiquettes de nouvelles instances de données invisibles.
Une application notable de l'apprentissage supervisé se trouve dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), où le modèle est entraîné à reconnaître et à différencier diverses informations textuelles. Par exemple, des algorithmes supervisés peuvent être utilisés pour identifier les e-mails envoyés comme étant du « spam » ou « non spam » sur la base d'enregistrements historiques. Un autre domaine dans lequel l’apprentissage supervisé est largement utilisé est la vision par ordinateur, où les modèles sont entraînés à reconnaître et à classer des objets dans des images ou des vidéos. Par exemple, un algorithme d’apprentissage supervisé peut être entraîné à reconnaître les expressions faciales en fournissant des données d’images étiquetées de personnes exprimant différentes émotions.
Il existe plusieurs algorithmes d’apprentissage supervisé utilisés pour différents types de problèmes. Certains algorithmes populaires incluent la régression linéaire, la régression logistique, les machines à vecteurs de support (SVM), les arbres de décision, les forêts aléatoires et les réseaux de neurones. Chaque algorithme a ses forces et ses faiblesses, ce qui le rend plus ou moins adapté à différents types de tâches et structures de données.
Un défi important dans l'apprentissage supervisé est le surapprentissage, qui se produit lorsqu'un modèle apprend le bruit présent dans les données d'entraînement plutôt que les modèles sous-jacents, ce qui entraîne de mauvaises performances de généralisation sur les données de test. Le surapprentissage peut être atténué en utilisant des techniques de régularisation, des méthodes de sélection de fonctionnalités et en améliorant la qualité et la quantité des données d'entraînement disponibles.
À l’autre extrémité du spectre, le sous-ajustement se produit lorsqu’un modèle est trop simpliste pour capturer les modèles sous-jacents des données. Pour lutter contre le sous-apprentissage, des modèles plus complexes peuvent être utilisés, des fonctionnalités supplémentaires peuvent être introduites ou davantage de données de formation peuvent être utilisées, à condition que ces étapes ne conduisent pas à un surapprentissage.
L'apprentissage supervisé est la pierre angulaire d'une variété de solutions d'IA et de ML développées sur la plate-forme no-code AppMaster, un outil avancé permettant de créer facilement des applications backend, Web et mobiles visuellement. AppMaster prend en charge le développement rapide d'applications, élimine la dette technique et peut s'adapter de manière flexible aux nouvelles exigences logicielles grâce au code généré automatiquement. En tirant parti des algorithmes d'apprentissage supervisé sur la plateforme AppMaster, les développeurs citoyens peuvent créer des applications intelligentes qui améliorent l'expérience des utilisateurs finaux et génèrent de la valeur commerciale.
Dans l’ensemble, l’apprentissage supervisé est un paradigme essentiel de l’IA et de l’apprentissage automatique qui exploite les données d’entraînement étiquetées pour enseigner aux modèles comment prédire les étiquettes pour les instances invisibles. En tant qu'approche fondamentale de l'apprentissage automatique, il continuera à jouer un rôle nécessaire dans le développement d'applications et de systèmes intelligents dans les années à venir, en fournissant des informations et une efficacité précieuses dans divers domaines.
