Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches fondamentales en Deep Learning, chacune ayant des caractéristiques, des méthodes et des objectifs distincts.
L'apprentissage supervisé est un cadre d'apprentissage où le modèle est entraîné à partir de données étiquetées. Cela signifie que chaque entrée dans le jeu de données est associée à une sortie correcte. Par exemple, si l’on souhaite former un modèle pour reconnaître des images de chats et de chiens, chaque image serait étiquetée soit comme ‘chat’, soit comme ‘chien’. Le modèle apprend à faire correspondre les caractéristiques des images (par exemple, la forme des oreilles, la fourrure) avec les étiquettes fournies.
Des algorithmes de classification et de régression sont couramment utilisés dans l'apprentissage supervisé. Quelques exemples incluent les réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance d'image, et les réseaux de neurones récurrents pour la prédiction de séries chronologiques.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. Ici, le modèle essaie de trouver des structures ou des modèles dans les données. Ces méthodes sont particulièrement utiles lorsque les données étiquetées ne sont pas disponibles ou sont difficiles à obtenir. Des techniques comme le clustering et la réduction de dimensionnalité sont couramment utilisées.
Un exemple classique de clustering est l'algorithme de Kmeans, où le modèle groupe les données en un nombre défini de clusters basés sur leurs caractéristiques communes. En réduction de dimensionnalité, des techniques comme l'analyse en composantes principales (PCA) sont couramment utilisées pour simplifier des jeux de données complexes tout en conservant les informations essentielles.
En résumé, l'apprentissage supervisé et non supervisé servent des objectifs différents et complètent les capacités des systèmes de Deep Learning. Comprendre ces différences est essentiel pour choisir la méthode appropriée en fonction des besoins spécifiques du projet.