Types de problèmes en ML: La distinction de base entre apprentissage supervisé (exemples étiquetés), non supervisé (sans étiquettes) et par renforcement.
Notions liées
Régression logistique: Un modèle linéaire adapté à la classification en compressant sa sortie en une probabilité.