Extraire du texte suivant les étapes de résolution d'un problème d'apprentissage automatique supervisé donné
Extract the steps to resolve a given supervised machine learning problem from the following text
Use the following steps to solve a given problem of supervised learning:
1. Determine the type of training examples,
2. Gather a training set.
3. Determine the input feature representation of the learned function.
4. Determine the structure of the learned function and corresponding learning algorithm.
5. Run the learning algorithm on the gathered training set. 
6. Evaluate the accuracy of the learned function.
Utilise les étapes suivantes pour résoudre un problème donné d'apprentissage supervisé :
1. Déterminer le type d'exemples de formation,
2. Rassembler un ensemble de formation.
3. Déterminer la représentation des caractéristiques d'entrée de la fonction apprise.
4. Déterminer la structure de la fonction apprise et l'algorithme d'apprentissage correspondant.
5. Exécuter l'algorithme d'apprentissage sur l'ensemble de formation recueilli.
6. Évaluer la précision de la fonction apprise.
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Pour résoudre un problème donné d'apprentissage supervisé, il faut suivre les étapes suivantes :

Déterminer le type d'exemples de formation. Avant toute chose, l'utilisateur doit décider du type de données à utiliser comme ensemble de formation. Dans le cas de l'analyse de l'écriture manuscrite, par exemple, il peut s'agir d'un seul caractère manuscrit, d'un mot manuscrit entier, d'une phrase manuscrite entière ou peut-être d'un paragraphe manuscrit complet.
Rassembler un ensemble de formation. L'ensemble de formation doit être représentatif de l'utilisation de la fonction dans le monde réel. Ainsi, un ensemble d'objets en entrée est rassemblé et les sorties correspondantes sont également recueillies, soit auprès d'experts humains, soit à partir de mesures.
Déterminer la représentation des caractéristiques d'entrée de la fonction apprise. La précision de la fonction apprise dépend fortement de la manière dont l'objet d'entrée est représenté. En règle générale, l'objet d'entrée est transformé en un vecteur de caractéristiques, qui contient un certain nombre de caractéristiques descriptives de l'objet. Le nombre de caractéristiques ne doit pas être trop important, en raison de la malédiction de la dimensionnalité, mais doit contenir suffisamment d'informations pour prédire avec précision la sortie.
Déterminer la structure de la fonction apprise et l'algorithme d'apprentissage correspondant. Par exemple, l'ingénieur peut choisir d'utiliser des machines à vecteurs de support ou des arbres de décision.
Achever la conception. Exécuter l'algorithme d'apprentissage sur l'ensemble de formation réuni. Certains algorithmes d'apprentissage supervisé exigent que l'utilisateur détermine certains paramètres de contrôle. Ces paramètres peuvent être ajustés en optimisant les performances sur un sous-ensemble (appelé ensemble de validation) de l'ensemble de formation, ou par validation croisée.
Évaluer la précision de la fonction apprise. Après l'ajustement des paramètres et l'apprentissage, les performances de la fonction résultante doivent être mesurées sur un ensemble de test distinct de l'ensemble d'apprentissage.
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