 Décrire le concept d'apprentissage supervisé.
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel des données étiquetées sont utilisées pour créer un modèle capable de faire des prédictions sur des données non étiquetées. Dans l'apprentissage supervisé, l'ensemble de données d'apprentissage se compose de données qui ont déjà été étiquetées avec la sortie correcte ou la valeur cible. L'algorithme apprend ensuite de ces données étiquetées et est capable de faire des prédictions sur de nouvelles données inédites. L'apprentissage supervisé est couramment utilisé dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la plupart des tâches d'apprentissage automatique.