Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage non supervisé est l'une des branches principales de l'apprentissage automatique. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les données d'entraînement sont étiquetées avec les réponses correctes, l'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. L'objectif principal de cette technique est de découvrir des structures cachées dans les données.
L'apprentissage non supervisé consiste en des algorithmes qui analysent les données pour identifier des motifs ou des structures inhérentes sans supervision humaine directe. Alors que les algorithmes supervisés essaient de prédire une sortie basée sur une entrée, les algorithmes non supervisés cherchent à modéliser la structure sousjacente ou la distribution dans les données pour en tirer des informations utiles.
Les principaux principes de base de l'apprentissage non supervisé sont les suivants:
Clustering (Regroupement): L'algorithme regroupe les données en différents groupes ou "clusters" basés sur des caractéristiques similaires. Par exemple, l'algorithme kmeans est couramment utilisé pour cette tâche.
Réduction de dimensionnalité: Cette technique est utilisée pour réduire le nombre de variables aléatoires sousjacentes considérées. Elle est utile pour visualiser les données, par exemple avec les algorithmes PCA (Analyse en Composantes Principales) et tSNE (stochastic neighbour embedding).
Association: Les algorithmes d'association visent à découvrir des relations entre les différentes variables des données. Un exemple bien connu est l'algorithme d'apprentissage des règles d'association utilisé pour les analyses des paniers d'achat dans le commerce de détail.
L'apprentissage non supervisé est souvent utilisé dans les domaines où l'étiquetage des données est difficile ou coûteux, et il peut dévoiler des informations précieuses, même sans une intervention humaine directe.
Les techniques d'apprentissage non supervisé sont cruciales dans divers domaines :
Analyse de clientèle: Identifier différents segments de clientèle pour le marketing ciblé.
Détection d'anomalies: Repérer des transactions frauduleuses ou des défauts dans des processus industriels.
Bioinformatique: Analyser et classer des séquences d'ADN ou des profils d'expression génétique.
Enfin, pour bien comprendre et maîtriser l'apprentissage non supervisé, il est essentiel de se familiariser avec des algorithmes clés comme kmeans pour le clustering et PCA pour la réduction de dimensionnalité.