L’apprentissage supervisé, c’est comme si un professeur vous guidait dans l’apprentissage d’une nouvelle matière. Imaginez que vous appreniez à identifier différents types de fruits. Votre professeur vous montre de nombreuses photos de pommes et d’oranges, en soulignant les caractéristiques uniques de chaque fruit. Au fil du temps, avec de la pratique et des conseils, vous commencez à reconnaître quel fruit est lequel, même sur de nouvelles photos.
L’apprentissage supervisé fonctionne de la même manière, mais au lieu d’un professeur humain, c’est un programme informatique qui apprend à partir d’exemples. Vous fournissez à l’ordinateur de nombreux exemples de données, chacun étiqueté avec la bonne réponse. Par exemple, si vous voulez que l’ordinateur reconnaisse les chats et les chiens sur des photos, vous lui montrez des milliers de photos, chacune étiquetée « chat » ou « chien ». L’ordinateur utilise ces exemples étiquetés pour apprendre les modèles et les caractéristiques qui distinguent les chats des chiens.
Au fur et à mesure que l’ordinateur traite ces exemples, il commence à comprendre comment identifier les chats et les chiens sur de nouvelles photos non étiquetées. C’est comme si vous appreniez à reconnaître les fruits en étudiant de nombreux exemples avec l’aide de votre professeur.
En termes simples, l’apprentissage supervisé consiste à apprendre à un ordinateur à prendre des décisions ou à faire des prédictions en lui montrant de nombreux exemples avec les bonnes réponses, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à les appliquer à de nouvelles données.
