L’apprentissage supervis\u00e9 vs non supervis\u00e9 : diff\u00e9rences et utilisations<\/p>\n

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui est de plus en plus utilis\u00e9 dans de nombreuses applications. Deux approches populaires en mati\u00e8re d’apprentissage automatique sont l’apprentissage supervis\u00e9 et l’apprentissage non supervis\u00e9. Dans cet article, nous allons examiner les diff\u00e9rences entre ces deux types d’apprentissage, ainsi que leurs utilisations courantes.<\/p>\n

Apprentissage supervis\u00e9<\/p>\n

L’apprentissage supervis\u00e9 consiste \u00e0 entra\u00eener un mod\u00e8le \u00e0 partir de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es, c’est-\u00e0-dire des donn\u00e9es pour lesquelles les r\u00e9sultats sont d\u00e9j\u00e0 connus. Le but est de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats pour de nouvelles donn\u00e9es en se basant sur les mod\u00e8les appris \u00e0 partir des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es. Dans l’apprentissage supervis\u00e9, le mod\u00e8le re\u00e7oit des exemples d’entr\u00e9e et leur sortie souhait\u00e9e, et il ajuste ses param\u00e8tres pour minimiser les erreurs entre les pr\u00e9dictions et les sorties souhait\u00e9es.<\/p>\n

Utilisations de l’apprentissage supervis\u00e9<\/p>\n

L’apprentissage supervis\u00e9 est largement utilis\u00e9 dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance vocale, la classification d’images, la pr\u00e9diction de prix, la d\u00e9tection de fraude, etc. Il est \u00e9galement utilis\u00e9 dans les syst\u00e8mes de recommandation, o\u00f9 il apprend \u00e0 recommander des \u00e9l\u00e9ments en se basant sur les pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs.<\/p>\n

Apprentissage non supervis\u00e9<\/p>\n

Contrairement \u00e0 l’apprentissage supervis\u00e9, l’apprentissage non supervis\u00e9 ne n\u00e9cessite pas de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es. L’objectif est d’explorer la structure intrins\u00e8que des donn\u00e9es pour en extraire des informations int\u00e9ressantes. Les algorithmes d’apprentissage non supervis\u00e9 sont utilis\u00e9s pour regrouper les donn\u00e9es similaires et d\u00e9couvrir des sch\u00e9mas sous-jacents.<\/p>\n

Utilisations de l’apprentissage non supervis\u00e9<\/p>\n

L’apprentissage non supervis\u00e9 est couramment utilis\u00e9 pour la segmentation d’images, la r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9, la d\u00e9tection d’anomalies, la recommandation automatique de contenu, etc. Il est \u00e9galement utilis\u00e9 pour d\u00e9couvrir des tendances et des corr\u00e9lations cach\u00e9es dans les donn\u00e9es.<\/p>\n

Differences entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9<\/p>\n

La principale diff\u00e9rence entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9 r\u00e9side dans le fait que l’apprentissage supervis\u00e9 n\u00e9cessite des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es, tandis que l’apprentissage non supervis\u00e9 peut fonctionner avec des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es. De plus, l’apprentissage supervis\u00e9 est utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire des r\u00e9sultats, tandis que l’apprentissage non supervis\u00e9 est utilis\u00e9 pour d\u00e9couvrir des sch\u00e9mas et des structures dans les donn\u00e9es.<\/p>\n

FAQ<\/p>\n

Quelles sont les limites de l’apprentissage supervis\u00e9?
\nL’une des limites de l’apprentissage supervis\u00e9 est qu’il n\u00e9cessite un grand ensemble de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es pour l’entra\u00eenement. De plus, il peut \u00eatre sensible au surapprentissage si le mod\u00e8le est trop complexe par rapport aux donn\u00e9es disponibles.<\/p>\n

Quels sont les principaux algorithmes d’apprentissage non supervis\u00e9?
\nLes principaux algorithmes d’apprentissage non supervis\u00e9 incluent la classification ascendante hi\u00e9rarchique, la r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9 par analyse en composantes principales, la k-moyennes pour le regroupement de donn\u00e9es, et les r\u00e9seaux de Kohonen pour la cartographie auto-organis\u00e9e.<\/p>\n

Comment choisir entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9 pour un projet donn\u00e9?
\nLe choix entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9 d\u00e9pend de la nature des donn\u00e9es et des objectifs du projet. Si les donn\u00e9es sont \u00e9tiquet\u00e9es et que l’objectif est de pr\u00e9dire des r\u00e9sultats, alors l’apprentissage supervis\u00e9 est plus appropri\u00e9. Si les donn\u00e9es sont non \u00e9tiquet\u00e9es et qu’il s’agit d’explorer des sch\u00e9mas dans les donn\u00e9es, alors l’apprentissage non supervis\u00e9 est la meilleure option.<\/p>\n

Liens externes<\/p>\n

– Exemple.fr : diff\u00e9rence entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9
\n– R\u00e9f\u00e9rence.fr : le guide de l’apprentissage automatique
\n– Expertise.com : tout sur l’apprentissage machine<\/p>\n

Cet article fournit un aper\u00e7u des diff\u00e9rences entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9, ainsi que des utilisations courantes de ces deux approches. Il est important de choisir la m\u00e9thode d’apprentissage appropri\u00e9e en fonction des besoins du projet, des types de donn\u00e9es disponibles et des objectifs \u00e0 atteindre.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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