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Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage supervisé"
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L'apprentissage supervisé (SL) est un paradigme d'apprentissage automatique pour les problèmes où les données disponibles consistent en des exemples étiquetés, ce qui signifie que chaque point de données contient des caractéristiques (covariables) et une étiquette associée. L'objectif des algorithmes d'apprentissage supervisé est d'apprendre une fonction qui mappe les vecteurs de caractéristiques (entrées) aux étiquettes (sortie), sur la base d'exemples de paires entrée-sortie. Il déduit une fonction à partir de données d'apprentissage étiquetées consistant en un ensemble d'exemples d'apprentissage. Dans l'apprentissage supervisé, chaque exemple est une paire composée d'un objet d'entrée (généralement un vecteur) et d'une valeur de sortie souhaitée (également appelée signal de supervision). Un algorithme d'apprentissage supervisé analyse les données d'apprentissage et produit une fonction inférée, qui peut être utilisée pour cartographier de nouveaux exemples. Un scénario optimal permettra à l'algorithme de déterminer correctement les étiquettes de classe pour les instances invisibles. Cela nécessite que l'algorithme d'apprentissage généralise à partir des données d'apprentissage à des situations invisibles de manière «raisonnable» (voir biais inductif ). Cette qualité statistique d'un algorithme est mesurée par l'erreur dite de généralisation.