 Expliquez comment les ensembles de données sont utilisés dans l'apprentissage automatique.
Les ensembles de données, y compris les données étiquetées et les données non étiquetées, sont utilisés comme base pour les applications d'apprentissage automatique. Les données étiquetées consistent en des données d'entrée qui ont été précédemment étiquetées avec la sortie correcte, permettant à un modèle d'apprentissage automatique d'apprendre à partir de données d'entraînement antérieures. Les données sans étiquette ne contiennent pas de sortie, mais sont utilisées comme entrée pour la formation d'un modèle d'apprentissage automatique. L'ensemble de données est utilisé pour former le modèle en fournissant des algorithmes d'apprentissage supervisés ou non supervisés. Dans l'apprentissage automatique supervisé, l'ensemble de données est généralement étiqueté de sorte que le modèle puisse apprendre à partir des données, puis tester ensuite la précision de ses prédictions sur l'ensemble de données de test. L'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées pour détecter des modèles et des similitudes de groupe. L'ensemble de données est utilisé pour former et tester la capacité du modèle à reconnaître des modèles et à faire des prédictions significatives. De plus, les ensembles de données peuvent également être utilisés pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique existants et futurs. En testant plusieurs modèles sur le même ensemble de données, vous pouvez comparer les performances de différents modèles et sélectionner le meilleur.