Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Définition et principes de base
L'apprentissage non supervisé est un type de machine learning où l'algorithme apprend des informations à partir de données non étiquetées. Cela signifie qu'aucune sortie ou classe cible spécifique n'est fournie au modèle. L'objectif principal de l'apprentissage non supervisé est d'identifier les structures sousjacentes, les modèles et les relations dans les données sans intervention humaine.
Les deux approches principales de l'apprentissage non supervisé sont le clustering et la réduction de dimensionnalité. Le clustering regroupe des données similaires ensemble, tandis que la réduction de dimensionnalité vise à simplifier les données en réduisant le nombre de variables tout en conservant les caractéristiques essentielles.
Exemples d'algorithmes et applications
Parmi les algorithmes de clustering les plus courants, on trouve : Kmeans: Crée des k groupes (ou clusters) en assignant chaque point de données au cluster le plus proche. Agglomératif: Une méthode hiérarchique qui construit une hiérarchie de clusters. DBSCAN: Identifie des clusters denses et gère bien les bruitages dans les données.
La réduction de dimensionnalité comporte des algorithmes tels que: Analyse en Composantes Principales (ACP) : Réduit les dimensions en transformant les données en un nouvel ensemble de variables non corrélées. tSNE (tdistributed Stochastic Neighbor Embedding) : Utilisé pour la visualisation de données en haute dimension de manière à représenter des structures complexes dans 2 ou 3 dimensions.
Applications courantes : Segmentation de clientèle: Utilisée dans le marketing pour identifier des groupes de clients ayant des comportements similaires. Détection d'anomalies: Utilisée dans la cybersécurité pour repérer des activités suspectes. Exploration de données: Aide les scientifiques à découvrir des modèles ou des relations cachées dans de grands ensembles de données.
Avantages et limites
Un des avantages majeurs de l'apprentissage non supervisé est qu'il n'a pas besoin de données étiquetées, ce qui en fait une méthode applicable à un grand nombre de domaines où l'étiquetage des données est coûteux et chronophage. Il est également très utile pour l'exploration initiale des données et peut révéler des structures cachées que l'on n'aurait pas anticipées.
Cependant, il présente aussi des limites. Par exemple, comme il n'existe pas de feedback direct, il est difficile d'évaluer la performance des modèles. De plus, les résultats peuvent être sensiblement affectés par le choix des paramètres et des algorithmes appliqués. Il peut aussi arriver que les clusters ou patterns trouvés ne soient pas utiles ou interprétables dans un contexte pratique.