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Apprentissage non supervisé : fonctionnement et application

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L’apprentissage non supervisé est une branche essentielle de l’intelligence artificielle et du machine learning. Dans cet article, nous explorons en détail ce concept fondamental de l’apprentissage automatique. Découvrez son fonctionnement, ses principales méthodes, ses applications et ses différences par rapport à l’apprentissage supervisé. Voici ce que vous devez connaître du système d’apprentissage non supervisé.

Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?

L’apprentissage non supervisé est une méthode d’enseignement automatique où les algorithmes apprennent à partir de données non étiquetées. En apprentissage supervisé les données d’entraînement sont accompagnées d’étiquettes indiquant la réponse souhaitée en regard des questions posées. De son côté, l’apprentissage non supervisé opère dans un environnement moins contraignant.

apprentissage non supervisé

Il repose sur l’exploration des données pour identifier des modèles cachés, tout en tenant compte des probabilités associées à ces modèles. Cette approche cherche à imiter la façon dont le cerveau humain peut déceler des structures dans des données non étiquetées. Les modèles d’apprentissage non supervisé ont des applications courantes qui incluent :

  • l’organisation des données en catégories ou classes ;
  • l’estimation de la densité des données ;
  • la réduction de la complexité des données.

L’assimilation d’informations à partir de données brutes ouvre de nouvelles perspectives pour les systèmes d’apprentissage automatique. La non-intervention humaine offre de nombreuses possibilités dans le domaine de l’IA (intelligence artificielle) et de la science des données.

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Les principales méthodes utilisées dans l’apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé comprend une variété de méthodes puissantes pour extraire des informations significatives à partir de données non étiquetées. Parmi les principales catégories des algorithmes, nous pouvons distinguer le clustering, l’association et la réduction de la dimensionnalité.

apprentissage non supervisé

Clustering

Le clustering, ou regroupement, est une technique d’apprentissage non supervisé qui consiste à classer les données en groupes homogènes ou clusters. Des points de données similaires sont rassemblés de manière à ce que les membres d’un même groupe partagent des caractéristiques communes. Cette méthode octroie de découvrir des structures intrinsèques dans les données, facilitant ainsi leur compréhension.

Apprentissage non supervisé exemple de clustering : si nous avons des données de clients basées sur leurs préférences d’achat, le clustering peut nous aider. Il permet d’identifier des segments de clients analogues. Ces segments peuvent être utilisés pour personnaliser les offres et améliorer l’efficacité de la stratégie marketing.

Association

L’association est une autre technique d’apprentissage non supervisé. Elle se concentre sur l’identification de relations entre les données. Elle est utilisée pour découvrir des règles d’association dans de grands ensembles de données transactionnelles.

Par exemple, dans le domaine du commerce électronique, l’association révèle les liaisons possibles entre différents produits. Elle peut ainsi effectuer :

  • une corrélation entre l’achat d’ordinateurs portables et de sacs à dos réalisé en même temps
  • une association d’images de chats ou de chiens et d’accessoires (pelotes de laine, niches, etc.).

Cette connaissance peut ainsi être utilisée pour recommander des produits connexes aux clients.

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Réduction de la dimensionnalité

La réduction de la dimensionnalité sert à restreindre le nombre de dimensions (caractéristiques) dans un ensemble de données trop important. Cette technique est particulièrement profitable lorsque les données sont hautement dimensionnelles et que l’analyse devient complexe. La diminution de la dimensionnalité permet de simplifier les données tout en maintenant leur structure déterminante.

Par exemple, dans le domaine de la vision par ordinateur, les images sont composées de milliers de pixels. La réduction de la dimensionnalité peut être utilisée pour extraire les caractéristiques les plus discriminantes de l’image. Cela facilite la classification ou la reconnaissance d’objets par un algorithme.

Ce que vous devez retenir : le clustering, l’association et la réduction de la dimensionnalité sont des méthodes fondamentales de l’apprentissage non supervisé. Chacune de ces techniques offre des avantages distincts et trouve des applications dans divers domaines :

Comprendre ces méthodes est essentiel pour tirer le meilleur parti des données non étiquetées. Elles sont fondamentales pour explorer les opportunités offertes par l’apprentissage non supervisé.

Les différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé

apprentissage supervisé et non supervisé

L’apprentissage supervisé et non supervisé sont deux paradigmes fondamentalement différents de l’apprentissage automatique. Chacun est adapté à des types de données et à des objectifs spécifiques. Comprendre leurs similarités et différences est primordial pour choisir la méthode appropriée selon le contexte. L’essentiel réside dans l’usage de données étiquetées pour le premier et de données non étiquetées pour le second. L’apprentissage par supervision exige une intervention humaine pour l’étiquetage.

L’apprentissage non supervisé, quant à lui, fonctionne de manière autonome, à l’exception de la validation des sorties. Il traite des données non étiquetées, où le modèle n’a pas de réponse préétablie à apprendre. Le but principal est d’identifier des structures, des schémas ou des regroupements intrinsèques dans les données. Leurs objectifs diffèrent également :

  • l’apprentissage supervisé prédit des résultats ;
  • l’apprentissage non supervisé cherche à découvrir de nouvelles informations.

Ces approches trouvent des applications diverses, de la détection de spam à la recherche d’anomalies. Enfin, la complexité varie, avec l’apprentissage supervisé, employant généralement des outils plus simples que l’apprentissage non supervisé. En effet, ce dernier exige une puissance de calcul considérable pour traiter de grandes quantités de données non étiquetées.

Retenez que la principale différence réside dans la nature des données utilisées. L’apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées pour apprendre des modèles de prédiction. L’apprentissage non supervisé s’attaque à des données non étiquetées pour repérer des structures ou des relations cachées. Le choix entre les deux dépend des problèmes spécifiques que vous cherchez à résoudre et de la disponibilité des données annotées. 

Exemples de domaines d’applications de l’apprentissage non supervisé

applications de l’apprentissage non supervisé

Optimisation du marketing grâce à l’apprentissage non supervisé 

Segmentation des clients : l’apprentissage non supervisé est employé pour diviser les clients en groupes similaires en fonction de leurs comportements d’achat. Cette lecture aide à personnaliser les offres et les campagnes marketing.

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  • Identification des tendances de consommation : il met en évidence les tendances émergentes dans les préférences des clients. Les entreprises sont ainsi en mesure de s’adapter rapidement.
  • Recommandations de produits ou de services : l’apprentissage non supervisé alimente les systèmes de recommandation en identifiant des produits ou des services semblables que les clients pourraient apprécier.

Gestion des risques et détection de fraudes dans la finance

  • Détection de fraudes : l’apprentissage non supervisé sert à déceler des activités suspectes en examinant les transactions financières et en identifiant des modèles anormaux.
  • Identification des risques : il aide à évaluer les risques financiers par l’analyse des données du marché et met en évidence les facteurs de risque.
  • Prévision des marchés : l’apprentissage non supervisé est employé pour traiter les tendances historiques et actuelles du marché. Des informations d’importance en finance pour établir des prédictions sur les mouvements futurs.

Essor du diagnostic en santé grâce à l’analyse de données

  • Identification des maladies : par l’analyse de certaines données médicales complexes et l’identification de modèles de symptômes, l’apprentissage non supervisé aide au diagnostic des maladies.
  • Prédiction des résultats de traitements : l’apprentissage non supervisé est en mesure de pronostiquer les résultats de traitements médicaux en fonction des caractéristiques du patient.
  • Développement de nouveaux médicaments : il est également utilisé dans la recherche pharmaceutique pour examiner des données de tests précliniques et établir des composés prometteurs.

Innovation dans la recherche scientifique

  • Analyse de données de recherche : l’apprentissage non supervisé est utilisé pour décortiquer de vastes ensembles de données scientifiques, réduire la dimensionnalité et identifier des modèles cachés.
  • Découverte de nouveaux modèles : il est d’une aide précieuse pour les chercheurs. En effet, il contribue à déterminer de nouveaux modèles et relations dans des données complexes, stimulant ainsi la recherche scientifique.
  • Prévisions : il peut être appliqué pour faire des prédictions dans divers domaines scientifiques, de la météorologie à l’astronomie.
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