Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
L’apprentissage supervisé est une méthode dans laquelle un modèle apprend à partir de données étiquetées, c’est-à-dire où la sortie attendue est connue. Le modèle est entraîné pour établir une fonction de correspondance entre les entrées (features) et les sorties (labels), afin de généraliser sur de nouvelles données.
Cette méthode est la plus couramment utilisée en machine learning. Elle s’applique à des tâches comme la classification (spam ou non spam), la régression (prévision de chiffres), ou encore la reconnaissance d’image. Le processus implique un jeu d’entraînement, un jeu de validation et un jeu de test. Les performances sont mesurées à l’aide de métriques comme la précision, le rappel ou le F1-score. L’apprentissage supervisé nécessite une grande quantité de données correctement annotées, ce qui peut représenter un coût important. En contrepartie, il offre de très bons résultats lorsque la structure du problème est bien définie. Il est utilisé dans de nombreux contextes : marketing prédictif, maintenance anticipée, diagnostic médical, etc.
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