Quelles sont les étapes élémentaires lors de l'apprentissage supervisé ? Collecte des données et leur labellisation. (Une tâche qui n'est pas forcément accomplie par le Data Scientist). Nettoyage des données (Valeurs manquantes, redondance, variables inutiles…).
Deux types de problèmes d'apprentissage non supervisé
On peut considérer l'apprentissage non supervisé comme étant séparé en deux catégories : le clustering et l'association.
On distingue principalement deux types d'algorithmes parmi les algorithmes d'apprentissage : les algorithmes de classification et de régression. La classification permet de prédire le résultat d'un échantillon donné pour les variables de sortie qui se présentent sous forme de catégorie.
L'algorithme de classement de Google (PageRank)
Le PageRank est sans aucun doute l'algorithme le plus utilisé dans le monde. Il est le fondement du classement des pages sur le moteur de recherche de Google.
Une classification supervisée
C'est-à-dire que les prédictions sont réalisées à partir de données historiques. À l'inverse de l'apprentissage non supervisé où il n'y a pas de classes prédéfinies. Il faut donc constituer les catégories en fonction des attributs communs, pour ensuite réaliser la prédiction.
L'apprentissage supervisé permet de collecter des données ou de produire une sortie de données à partir de l'expérience précédente. L'apprentissage supervisé aide à résoudre divers types de problèmes de calcul.
Cette technologie de Machine Learning trouve de nombreuses applications : Facebook qui cherche à taguer les photos publiées sur son site, les équipes de sécurité pressées d'identifier un comportement fautif en temps réel et les voitures autonomes devant avoir une parfaite vue de la route, par exemple.
Pour l'apprentissage supervisé et non supervisé, ces deux méthodes présentent une différence majeure, puisque la première utilise des jeux de données étiquetés et la seconde des jeux de données non étiquetés. Lorsque les données sont « étiquetées », cela signifie qu'elles sont déjà associées à la bonne réponse.
En général, deux principaux types d'algorithmes de machine learning sont utilisés aujourd'hui : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
Conclusion : Les difficultés les plus courantes en lecture comprennent le mélange des sons, l'ignorance du sens des mots inconnus et la reconnaissance de mots familiers dans un contexte différent.
Plusieurs facteurs influencent l'apprentissage, notamment le style d'apprentissage, la motivation intrinsèque et extrinsèque, les stratégies cognitives, les émotions, les stratégies métacognitives, les expériences et les connaissances antérieures, le niveau d'implication, l'hérédité, le genre, la personnalité et l'âge ...
Les formes d'apprentissage classiques, lecture, relecture et prise de notes de manière intensive paraissent être les plus efficaces.
La supervision fait référence au processus par lequel un stagiaire et un praticien d'expérience s'engagent dans une relation dont le but ultime est d'améliorer la compétence de l'étudiant. Il s'agit d'un processus complexe qui implique trois fonctions, soit : l'administration, l'éducation et le soutien.
Contrairement à l'évaluation, la supervision pédagogique a pour but de soutenir l'enseignant dans différentes composantes de sa tâche, notamment dans le développement de ses compétences et de son aptitude à réfléchir à sa pratique professionnelle, à prendre des décisions éclairées et à résoudre des problèmes.
Dès la toute petite enfance, le cerveau est doté d'un algorithme sophistiqué d'apprentissage dont quelques composantes essentielles sont l'attention, l'engagement actif, la récompense, la détection d'erreur, l'automatisation et le sommeil.
Le Machine Learning supervisé est un ensemble d'algorithmes qui permettent à l'ordinateur d'apprendre à prédire un résultat à partir d'un ensemble de prédicteurs. Le jeu de données doit inclure une variable dépendante aussi appelée variable Y. Il s'agit de la variable que l'ordinateur devra apprendre à prédire.
Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ? L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique, caractérisée par la création d'un algorithme qui apprend une fonction prédictive.
Apprentissage supervisé : pour cet apprentissage, nous avons des données en entrée (Features) et le résultat attendu (Label). Il nous permet de faire des prédictions basées sur un modèle* qui est obtenu à partir de données d'historique et de l'algorithme choisi.