Pour un algorithme de machine learning, l’apprentissage supervisé repose sur le concept de « prédiction des données à venir ». L’apprentissage est dit supervisé lorsque les données qui entrent dans le processus sont déjà connues et préalablement catégorisées. L’algorithme doit alors s’en servir pour prédire un résultat et par la suite, pouvoir à nouveau prédire ce résultat lorsque les données ne seront plus catégorisées.
Par exemple, on peut donner une liste de clients contenant des caractéristiques bien déterminées et lui « expliquer » lesquels sont les clients VIP et lesquels ne le sont pas. Par la suite, l’algorithme devra pouvoir déterminer « tout seul » à partir d’un profil client à quelle catégorie celui-ci appartient.
En savoir plus avec notre petit guide du machine learning.
