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L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'apprendre à partir de données, d'identifier des motifs, de faire des prédictions et d'améliorer la prise de décision au fil du temps sans programmation explicite.
L'apprentissage semi-supervisé (SSL) est une technique d'apprentissage automatique qui exploite à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner des modèles, ce qui le rend idéal lorsque l'étiquetage de toutes les données est impraticable ou coûteux. Il combine les avantages de l'apprentissage supervisé et non supervisé pour améliorer la précision et la généralisation.
L'apprentissage supervisé est une approche fondamentale de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent à partir de jeux de données étiquetés pour faire des prédictions ou des classifications. Découvrez son processus, ses types, ses principaux algorithmes, ses applications et ses défis.
L'apprentissage supervisé est un concept fondamental de l'IA et de l'apprentissage automatique où les algorithmes sont entraînés sur des données étiquetées afin de faire des prédictions ou des classifications précises sur de nouvelles données inconnues. Découvrez ses composants clés, ses types et ses avantages.
Un arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour prendre des décisions ou faire des prédictions à partir de données d'entrée. Il se visualise sous la forme d'une structure arborescente où les nœuds internes représentent des tests, les branches représentent les issues et les feuilles représentent les étiquettes de classe ou des valeurs.
