Classification
Technique d'apprentissage supervisée dans le domaine de l'apprentissage automatique dans laquelle le modèle prédit la catégorie ou l'étiquette de classe des nouvelles observations en fonction des données d'entraînement.
Définition
Impliquez une formation sur des exemples étiquetés (fonctionnalités → classe) pour connaître les limites de décision. La classification peut être binaire (spam ou non-spam) ou multiclasse (reconnaissance de l'écriture manuscrite). Les pratiques de gouvernance comprennent la validation de l'équilibre des classes, la surveillance de la précision par classe et la mise à jour des modèles à mesure que les définitions des classes évoluent (par exemple, nouveaux types de fraude).
Exemple concret
L'équipe chargée des fraudes d'une banque déploie un classificateur qui signale les transactions comme étant « légitimes », « frauduleuses » ou « révisées ». Ils le forment sur l'historique des transactions étiquetées, surveillent les taux de faux positifs par catégorie et se reforment chaque trimestre pour détecter les nouveaux modèles de fraude.
.svg)
