قسم الرياضيات و الإعلام الإلي

Rouainia, Votre question est pertinente

Pour la deuxième question :

Le choix de type d’apprentissage utilisé est liée à la nature du problème et les informations disponibles, si les sorties désirées sont connues alors il préférer d’utiliser l’apprentissage supervisé, sinon le choix de l’apprentissage non supervisé est le plus logique, si les sorties sont inconnues mais le système peut percevoir des commentaires sur ses sorties auprès de son environnement alors ici il préférer d’utiliser l’apprentissage par renforcement

Pour la première question :

L’utilité de l’apprentissage supervisé, il permet de faire une recherche orientée par les sorties désirés au contraire de l’apprentissage non supervisé qui réalise une recherche aveugle puisque les sorties désirées sont inconnues. Mais l’apprentissage non supervisé est facile à automatisé puisque il ne nécessite pas un expert qui serve à étiqueter les entrées.