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L'apprentissage non supervisé est une catégorie essentielle du Machine Learning, où les algorithmes sont utilisés pour trouver des motifs ou des structures dans des jeux de données sans étiquettes préalablement définies. Contrairement à l'apprentissage supervisé, qui repose sur des données annotées pour entraîner le modèle, l'apprentissage non supervisé traite des données brutes et non structurées.
Les principales techniques d'apprentissage non supervisé incluent :
Clustering : Cette technique vise à regrouper des données similaires en clusters ou groupes. Les algorithmes couramment utilisés pour cette tâche sont Kmeans, DBSCAN et l'algorithme de clustering hiérarchique. Par exemple, on peut utiliser le clustering pour segmenter les clients en différentes catégories en fonction de leurs comportements d'achat.
Réduction de Dimensionnalité: Cette technique est utilisée pour réduire le nombre de variables aléatoires sousjacentes dans un ensemble de données, tout en conservant la diversité des données. Des algorithmes populaires incluent Principal Component Analysis (PCA) et tdistributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE). La réduction de dimensionnalité est couramment utilisée pour la visualisation de données complexes ou pour prétraiter les données avant l'application d'autres algorithmes.
Association: Cette technique recherche des relations ou des règles d'association entre des variables dans une grande base de données. Un exemple classique est l'algorithme Apriori, souvent utilisé pour des analyses dites de "panier d'achats", où le but est de trouver des associations entre les produits achetés ensemble.
L'apprentissage non supervisé est largement utilisé dans divers domaines tels que :