L’apprentissage supervisé vs non supervisé : différences et utilisations

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui est de plus en plus utilisé dans de nombreuses applications. Deux approches populaires en matière d’apprentissage automatique sont l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans cet article, nous allons examiner les différences entre ces deux types d’apprentissage, ainsi que leurs utilisations courantes.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle à partir de données étiquetées, c’est-à-dire des données pour lesquelles les résultats sont déjà connus. Le but est de prédire les résultats pour de nouvelles données en se basant sur les modèles appris à partir des données étiquetées. Dans l’apprentissage supervisé, le modèle reçoit des exemples d’entrée et leur sortie souhaitée, et il ajuste ses paramètres pour minimiser les erreurs entre les prédictions et les sorties souhaitées.

Utilisations de l’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est largement utilisé dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance vocale, la classification d’images, la prédiction de prix, la détection de fraude, etc. Il est également utilisé dans les systèmes de recommandation, où il apprend à recommander des éléments en se basant sur les préférences des utilisateurs.

Apprentissage non supervisé

Contrairement à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé ne nécessite pas de données étiquetées. L’objectif est d’explorer la structure intrinsèque des données pour en extraire des informations intéressantes. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont utilisés pour regrouper les données similaires et découvrir des schémas sous-jacents.

Utilisations de l’apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé est couramment utilisé pour la segmentation d’images, la réduction de dimensionnalité, la détection d’anomalies, la recommandation automatique de contenu, etc. Il est également utilisé pour découvrir des tendances et des corrélations cachées dans les données.

Differences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé

La principale différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé réside dans le fait que l’apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé peut fonctionner avec des données non étiquetées. De plus, l’apprentissage supervisé est utilisé pour prédire des résultats, tandis que l’apprentissage non supervisé est utilisé pour découvrir des schémas et des structures dans les données.

FAQ

Quelles sont les limites de l’apprentissage supervisé?
L’une des limites de l’apprentissage supervisé est qu’il nécessite un grand ensemble de données étiquetées pour l’entraînement. De plus, il peut être sensible au surapprentissage si le modèle est trop complexe par rapport aux données disponibles.

Quels sont les principaux algorithmes d’apprentissage non supervisé?
Les principaux algorithmes d’apprentissage non supervisé incluent la classification ascendante hiérarchique, la réduction de dimensionnalité par analyse en composantes principales, la k-moyennes pour le regroupement de données, et les réseaux de Kohonen pour la cartographie auto-organisée.

Comment choisir entre l’apprentissage supervisé et non supervisé pour un projet donné?
Le choix entre l’apprentissage supervisé et non supervisé dépend de la nature des données et des objectifs du projet. Si les données sont étiquetées et que l’objectif est de prédire des résultats, alors l’apprentissage supervisé est plus approprié. Si les données sont non étiquetées et qu’il s’agit d’explorer des schémas dans les données, alors l’apprentissage non supervisé est la meilleure option.

Liens externes

– Exemple.fr : différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé
– Référence.fr : le guide de l’apprentissage automatique
– Expertise.com : tout sur l’apprentissage machine

Cet article fournit un aperçu des différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que des utilisations courantes de ces deux approches. Il est important de choisir la méthode d’apprentissage appropriée en fonction des besoins du projet, des types de données disponibles et des objectifs à atteindre.