Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique qui traite des données non étiquetées. Contrairement à l'apprentissage supervisé, son objectif est de trouver des motifs et des structures au sein des données sans l'aide d'étiquettes. Cette technique est fondamentale dans de nombreuses applications, telles que le clustering, la réduction de dimensions et l'apprentissage des règles d'association.

Le clustering est une méthode utilisée pour regrouper des points de données de manière à ce que les points du même groupe soient plus similaires entre eux. La réduction de dimensions simplifie les données en diminuant le nombre de caractéristiques tout en conservant les informations essentielles. L'apprentissage des règles d'association aide à découvrir les relations entre les variables, couramment utilisé dans l'analyse des paniers d'achat pour comprendre le comportement d'achat des consommateurs.

Un avantage majeur de l'apprentissage non supervisé est sa capacité à traiter de grandes quantités de données non étiquetées, ce qui est souvent courant dans les scénarios réels. Cependant, il présente également des inconvénients, tels que le manque de critères d'évaluation clairs, rendant difficile l'évaluation des performances du modèle.

En regardant vers l'avenir, on s'attend à ce que l'apprentissage non supervisé gagne en importance, en particulier dans les domaines du big data et de l'intelligence artificielle. Les chercheurs explorent continuellement de nouvelles méthodes pour améliorer son efficacité, comme l'utilisation de techniques d'apprentissage par renforcement et de réseaux antagonistes génératifs (GAN).