Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches fondamentales de l'intelligence artificielle, particulièrement en ce qui concerne l'apprentissage automatique.
Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé implique l'utilisation de données étiquetées. Cela signifie que chaque exemple dans l'ensemble de données est associé à une réponse ou une sortie correcte. Le modèle est formé pour prédire cette sortie à partir des entrées fournies.
Exemple : Dans un problème de classification d'images, chaque image de l'ensemble de données doit être étiquetée avec la catégorie correcte, telle que "chat" ou "chien". Le modèle apprend à identifier les caractéristiques distinctives de chaque catégorie.
Les avantages de l'apprentissage supervisé incluent une meilleure précision et prévisibilité des résultats, puisque le modèle apprend directement à partir des réponses correctes.
En revanche, l'un des désavantages est la nécessité d'un grand volume de données étiquetées, ce qui peut être coûteux et chronophage à obtenir.
Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé, en revanche, n'utilise pas de données étiquetées. Au lieu de cela, le modèle tente de trouver des structures ou des motifs cachés dans les données.
Exemple : Dans le clustering, un type courant d'apprentissage non supervisé, le modèle peut organiser les données en plusieurs groupes sur la base de similitudes sans avoir besoin de connaître les étiquettes. Par exemple, un modèle peut organiser des clients en différents segments de marché en fonction de leurs comportements d'achat.
L'un des grands avantages de l'apprentissage non supervisé est qu'il peut travailler avec des données non étiquetées, qui sont beaucoup plus faciles et moins coûteuses à obtenir.
Cependant, un désavantage est que les modèles peuvent produire des résultats qui sont plus difficiles à interpréter et à valider sans les étiquettes de données comme référence.
Comparaison essentielle
L'une des distinctions clés entre ces deux types d'apprentissage est le besoin ou non d’étiquettes de données. L'apprentissage supervisé dépend des étiquettes de données pour apprendre et faire des prédictions, tandis que l'apprentissage non supervisé se concentre sur la découverte de structures internes des données sans étiquettes.
En fonction des objectifs spécifiques du projet et des ressources disponibles (comme les données étiquetées), on choisira l'une ou l'autre de ces approches. Les applications couramment associées à l'apprentissage supervisé comprennent la reconnaissance d'image, la prédiction de tendances et la classification, tandis que l'apprentissage non supervisé est fréquemment utilisé dans le clustering de clients, l'analyse d’image et la découverte de motifs.
Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Classification Clustering Modèles
Ces explications et comparaisons entre les deux types d'apprentissage permettent de comprendre les forces et les limitations de chaque méthode, ainsi que leurs utilisations appropriées dans différents contextes de données.