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L’apprentissage supervisé est la machine de l’apprentissage de la tâche d’inférence d’une fonction à partir marqué les données d’entraînement. Les données d’entraînement sont constitués d’un ensemble d’exemples d’apprentissage. En apprentissage supervisé, chaque exemple est une paire constituée d’un objet entrée (généralement un vecteur) et la valeur de sortie voulue (également appelé la surveillance du signal). Un apprentissage supervisé algorithme analyse les données d’entraînement et produit une déduit de la fonction, qui peut être utilisé pour la cartographie de nouveaux exemples.