Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'apprentissage non supervisé est une branche du machine learning où l'algorithme apprend des modèles à partir de données qui ne comportent pas de labels ou d’indications explicites. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les données d'entraînement sont accompagnées de réponses correctes, l'apprentissage non supervisé travaille avec des données non étiquetées. Cela signifie que l'algorithme essaie de trouver des structures ou des motifs imposés par les données ellesmêmes.
Le clustering est une technique où l'algorithme divise les données en clusters ou groupes de données similaires. Chaque cluster regroupe des points de données qui présentent des caractéristiques similaires.
Hierarchical clustering forme une hiérarchie de clusters, créant une structure parentenfant entre les clusters.
Association:
Les règles d'association découvrent des relations cachées parmi les attributs de vos données. Ces règles sont souvent utilisées dans des applications comme l'analyse du panier d'achat.
Segmentation de clients : Les entreprises utilisent des techniques de clustering pour segmenter leur clientèle en groupes distincts basé sur des caractéristiques communes, afin de personnaliser leurs offres et stratégies de marketing.
Détection d'anomalies : Dans les domaines comme la cybersécurité et la détection de fraudes, l'apprentissage non supervisé est utilisé pour identifier des comportements anormaux qui pourraient indiquer des activités malveillantes.
Compression de données : Les techniques de réduction de la dimensionnalité comme l'Analyse en Composantes Principales (PCA) sont employées pour réduire le nombre de variables dans un jeu de données tout en conservant l'essentiel de l’information.
Avantages: Découverte automatique de motifs complexes dans les données sans nécessiter de supervision humaine. Utilisation efficace des données non étiquetées, souvent abondantes.
Défis: Interprétation des résultats peut être difficile car l’absence de labels rend la validation des modèles plus complexe. Sensible aux données bruyantes et aux anomalies.