Les bases de l’apprentissage supervisé et non supervisé en Intelligence Artificielle
L’Intelligence Artificielle utilise deux types d’apprentissage principaux : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’apprentissage supervisé est utilisé lorsque les données d’entrée et de sortie sont connues, tandis que l’apprentissage non supervisé est utilisé pour trouver des schémas dans les données sans les étiqueter.
Comprendre les différences entre ces deux types d’apprentissage peut aider les entreprises et les chercheurs à choisir la bonne approche pour leurs projets d’IA.
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