Le supervised learning est l'une des applications les plus courantes du machine learning. Il utilise des données d'entraînement étiquetées pour améliorer la précision des modèles. Les données d'entraînement jouent le rôle de professeur et de superviseur pour la machine. Cette approche est utile pour la détection de fraude, le filtrage de spam, l'évaluation des risques et la classification d'images. Structurer correctement des modèles de supervised learning peut demander un certain niveau d'expertise, et l'entraînement peut être long.
Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?