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L’apprentissage supervisé est une méthode de machine learning où un modèle est entraîné sur des données étiquetées. Chaque exemple d’entraînement se compose d’une paire entrée-sortie, et l’algorithme apprend à mapper les entrées aux sorties correctes. Ce type d’apprentissage est couramment utilisé pour des tâches comme la classification, où le modèle doit prédire des catégories spécifiques, et la régression, où il doit prédire des valeurs continues.
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