DébutantFondamentaux
Classification
Tâche de machine learning qui consiste à attribuer à chaque donnée une catégorie choisie parmi un ensemble prédéfini, par exemple « spam » ou « non spam ».
Le modèle apprend, à partir d’exemples étiquetés, à reconnaître les caractéristiques de chaque catégorie, puis range les nouvelles données dans la bonne case, comme un postier qui trie le courrier par code postal. La classification peut être binaire, avec deux classes, ou multiclasse. Elle relève de l’apprentissage supervisé. Sa qualité se mesure avec des indicateurs comme la précision et le rappel, qui montrent si le modèle se trompe plutôt par excès ou par défaut. Il ne faut pas la confondre avec le clustering, où les groupes ne sont pas connus d’avance.
Exemple
Un service après-vente utilise un modèle de classification pour ranger automatiquement chaque réclamation dans une catégorie : livraison, facturation, produit défectueux ou autre.
Notions liées
Annotation de données
DébutantTravail consistant à ajouter des étiquettes à des données brutes, par exemple une catégorie, une transcription ou un cadre autour d’un objet, pour guider l’apprentissage d’un modèle.
Apprentissage supervisé
IntermédiaireMéthode de machine learning dans laquelle le modèle apprend à partir d’exemples étiquetés, c’est-à-dire de données associées à la bonne réponse attendue.