Le machine learning supervisé ou apprentissage supervisé est
une technique utilisée en machine learning. Ce
modèle permet d’établir des prédictions qui, en cas d’incertitude, sont basées
sur des preuves. L’algorithme se sert de données et de
réponses connues pour donner des prévisions de résultats pour de nouvelles données semblables
aux données initiales. Le machine learning permet de créer des modèles prédictifs en fonction des
variables utilisées. Ainsi, la technique de classification sera utilisée dans le
cas de variables discrètes et la régression dans le cas de variables continues.
Les techniques de classification permettent de segmenter des données qui peuvent être
catégorisées. La classification est notamment utilisée pour la reconnaissance de formes
(détection d’objet ou segmentation d’image) ou la reconnaissance vocale.
Les techniques de régression sont utilisées dans le cas de plages de données ou lorsque la
prédiction est sous forme de nombre réel. Cette technique permet, par exemple, de prévoir une
température, un délai ou une consommation d’électricité.