Qu'est ce que l'apprentissage non-supervisé?

Mis à jour le Oct. 4, 2022, 3:10 p.m.

L'apprentissage non-supervisé est une technique d'apprentissage automatique (machine learning) qui vise à découvrir des structures, des motifs et des relations intrinsèques dans les données non étiquetées. Contrairement à l'apprentissage supervisé qui utilise des exemples étiquetés pour entraîner un modèle, l'apprentissage non-supervisé se concentre sur l'exploration des donnéessans aucune supervision.

L'objectif principal de l'apprentissage non-supervisé est de trouver des schémas cachés dans les données, de regrouper des éléments similaires et de réduire la dimensionnalité des données. Il est souvent utilisé lorsque les données ne sont pas étiquetées ou lorsque les étiquettes sont rares et coûteuses à obtenir.

Les principales techniques utilisées en apprentissage non-supervisé sont les suivantes :

-Clustering
-Réduction de dimensionnalité
-Extraction de caractéristiques

Clustering

Le clustering est une technique populaire en apprentissage non-superviséqui consiste à regrouper des exemples similaires dans des ensembles distincts appelés clusters. Les algorithmes de clustering identifient les similitudes entre les données en se basant sur des mesures de similarité telles que la distance euclidienne. Cela permet de découvrir des groupes naturels et de segmenter les données en fonction de leurs caractéristiques communes.

Réduction de dimension

La réduction de dimensionnalité est une technique qui vise à réduire le nombre de variables ou de caractéristiques dans un ensemble de données. Elle permet de représenter les données de manière plus compacte tout en préservant les informations essentielles. Les méthodes de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales (PCA) et les méthodes de factorisation matricielle sont couramment utilisées pour extraire les caractéristiques les plus importantes des données.

Extraction de caractéristiques

L'extraction de caractéristiques consiste à identifier et à extraire les caractéristiques les plus informatives et discriminantes des données. Cette technique permet de représenter les données de manière plus concise et de réduire les dimensions tout en conservant les informations pertinentes pour la tâche. Les méthodes d'extraction de caractéristiques telles que les autoencodeurs et les réseaux de neurones convolutifs sont utilisées pour apprendre des représentations significatives des données.

L'apprentissage non-supervisé joue un rôle crucial dans de nombreuses applications, telles que la segmentation d'images, la recommandation de produits, l'analyse de texte et la détection d'anomalies. En explorant les structures et les motifs cachés dans les données, l'apprentissage non-supervisé permet de découvrir de nouvelles connaissances et de prendre des décisions éclairées, même en l'absence d'étiquettes explicites.