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Quels types de données sont nécessaires pour l’apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une méthode d’intelligence artificielle qui repose sur des données étiquetées pour entraîner des modèles. Ces modèles apprennent à prédire des résultats à partir de nouvelles données en se basant sur des exemples précédemment fournis. Mais quelles sont les données nécessaires pour que ce processus soit efficace ? Cet article explore les différents types de données requis pour l’apprentissage supervisé.
Données étiquetées : le fondement de l’apprentissage supervisé
Au cœur de l’apprentissage supervisé se trouvent les données étiquetées. Ces données sont composées d’entrées (ou caractéristiques) et de sorties (ou étiquettes). Par exemple, dans un modèle de classification d’images, les entrées seraient les images elles-mêmes, tandis que les étiquettes pourraient être des catégories comme « chat », « chien » ou « oiseau ». La qualité et la quantité de ces données étiquetées sont cruciales, car elles déterminent la capacité du modèle à généraliser ses prédictions sur des données non vues.
Données d’entraînement et de test
Pour évaluer la performance d’un modèle, il est essentiel de diviser les données en ensembles d’entraînement et de test. L’ensemble d’entraînement est utilisé pour ajuster les paramètres du modèle, tandis que l’ensemble de test permet de mesurer sa capacité à faire des prédictions sur des données qu’il n’a jamais rencontrées. Une bonne pratique consiste à utiliser environ 70 à 80 % des données pour l’entraînement et 20 à 30 % pour le test.
Diversité des données
La diversité des données est également un facteur clé. Un modèle entraîné sur un ensemble de données homogène risque de ne pas bien performer sur des données variées. Par conséquent, il est important d’inclure des exemples représentatifs de toutes les classes et de toutes les variations possibles. Cela peut inclure des variations dans les conditions d’éclairage, les angles de vue, ou même des différences culturelles dans le cas de données textuelles.
Prétraitement des données
Enfin, le prétraitement des données est une étape cruciale avant l’entraînement du modèle. Cela peut inclure la normalisation des valeurs, le traitement des valeurs manquantes, ou encore la transformation des données catégorielles en variables numériques. Un bon prétraitement permet d’améliorer la qualité des données et, par conséquent, la performance du modèle.
En conclusion, l’apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées de qualité, une bonne répartition entre les ensembles d’entraînement et de test, une diversité suffisante des exemples, et un prétraitement adéquat. En respectant ces principes, les chercheurs et les praticiens peuvent développer des modèles robustes et performants, capables de faire des prédictions précises dans divers domaines.
