En apprentissage supervisé, l’algorithme est guidé avec des connaissances préalables de ce que devraient être les valeurs de sortie du modèle. Par conséquent, le modèle ajuste ses paramètres de façon à diminuer l’écart entre les résultats obtenus et les résultats attendus. La marge d’erreur se réduit ainsi au fil des entraînements du modèle, afin d’être capable de l’appliquer à de nouveaux cas.

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