Apprentissage supervisé

Dans le cadre de l'appprentissage supervisé, les données sont étiquettées. Les algorithmes ont pour objectif de trouver les modèles qui permettent de prédire l'étiquette à partir des caractéristiques.

L'apprentissage ou l'entraînement fait intervenir cinq (5) éléments à savoir:

1. Un problème
2. Des données
3. Un modèle (SVM par exemple)
4. La fonction de coût ou de perte
5. Une méthode d’optimisation

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Dans la prochaine section, nous verrons comment mettre en oeuvre une régression linéaire.