Apprentissage supervisé

L’apprentissage machine cherche à résoudre (évenutellement de manière approximative) des problèmes complexes qui n’ont pas de solution explicite (formule mathématique connue, algorithme… ) ou dont la solution explicite est trop coûteuse pour être utilisée.

L’apprentissage supervisé s’intéresse plus particulièrement aux problèmes pour lesquels il est possible de recueillir des exemples de comportement souhaité, c’est-à-dire, des questions associées à leur réponse attendue.

À partir de ces exemples, un algorithme d’apprentissage va construire un modèle capable de prédire la bonne réponse pour d’autres questions dont les réponses sont inconnues.