Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux méthodes fondamentales en Deep Learning pour entraîner des modèles de réseaux de neurones.
L'apprentissage supervisé se distingue par l'utilisation de données étiquetées. Dans ce type de formation, chaque exemple de l'ensemble de données est associé à une étiquette ou un résultat souhaité. Les modèles apprennent en faisant des prédictions et en ajustant leurs paramètres en fonction des erreurs commises en comparant leurs prédictions aux valeurs réelles. Les types de problèmes que le modèle peut résoudre incluent les classifications (par exemple, reconnaître si une image représente un chat ou un chien) et les régressions (par exemple, prédire les prix de maisons en fonction de certaines caractéristiques).
Par contre, l'apprentissage non supervisé n'utilise pas de données étiquetées. Au lieu de cela, l'objectif est de découvrir des structures cachées ou des motifs dans les données. Le modèle essaie de regrouper ou de segmenter les exemples de manière significative. Parmi les techniques courantes, on trouve le clustering et la réduction de dimensionnalité. Par exemple, un modèle pourrait regrouper des clients en segments de marché similaires sans savoir au préalable comment ces segments doivent être définis.
Applications de l'apprentissage supervisé : 1. Reconnaissance d'image : Identifier et étiqueter des objets dans une image. 2. Traitement du langage naturel : Traduire des textes ou analyser les sentiments. 3. Prédiction financière : Prédire les mouvements boursiers d’après des données historiques.
Applications de l'apprentissage non supervisé : 1. Clustering de clients : Segmenter les clients en groupes basés sur des comportements similaires. 2. Détection de fraudes : Identifier des transactions inhabituelles sans étiquettes de fraude préexistantes. 3. Analyse de sujets : Extraire des sujets sousjacents dans de grandes quantités de texte.