L’apprentissage automatique est un domaine en constante \u00e9volution, avec de nombreuses approches et techniques diff\u00e9rentes pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes. Deux des approches les plus courantes sont l’apprentissage supervis\u00e9 et l’apprentissage non supervis\u00e9. Dans cet article, nous allons examiner les diff\u00e9rences entre ces deux approches et discuter de la meilleure fa\u00e7on de choisir la bonne approche pour un probl\u00e8me donn\u00e9.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’apprentissage supervis\u00e9?<\/p>\n

L’apprentissage supervis\u00e9 est une approche de l’apprentissage automatique dans laquelle l’algorithme est form\u00e9 sur un ensemble de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9, c’est-\u00e0-dire un ensemble de donn\u00e9es dans lequel chaque exemple est associ\u00e9 \u00e0 une \u00e9tiquette qui indique la r\u00e9ponse correcte. L’algorithme utilise ces donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es pour apprendre \u00e0 pr\u00e9dire la sortie correcte pour de nouvelles donn\u00e9es. Les exemples courants d’apprentissage supervis\u00e9 incluent la classification et la r\u00e9gression.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’apprentissage non supervis\u00e9?<\/p>\n

L’apprentissage non supervis\u00e9 est une approche de l’apprentissage automatique dans laquelle l’algorithme est form\u00e9 sur un ensemble de donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9, c’est-\u00e0-dire un ensemble de donn\u00e9es dans lequel les exemples ne sont pas associ\u00e9s \u00e0 des \u00e9tiquettes. L’algorithme cherche \u00e0 trouver des mod\u00e8les ou des structures dans les donn\u00e9es sans \u00eatre guid\u00e9 par des \u00e9tiquettes de sortie. Les exemples courants d’apprentissage non supervis\u00e9 incluent le clustering et la r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9.<\/p>\n

Comment choisir la bonne approche?<\/p>\n

Lorsqu’il s’agit de choisir entre l’apprentissage supervis\u00e9 et l’apprentissage non supervis\u00e9, il est important de prendre en compte plusieurs facteurs. Tout d’abord, il est essentiel de comprendre la nature du probl\u00e8me que l’on cherche \u00e0 r\u00e9soudre. Si le probl\u00e8me implique des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es et une t\u00e2che de pr\u00e9diction, l’apprentissage supervis\u00e9 est g\u00e9n\u00e9ralement la meilleure approche. D’autre part, si le probl\u00e8me implique l’exploration et la d\u00e9couverte de mod\u00e8les dans les donn\u00e9es, l’apprentissage non supervis\u00e9 peut \u00eatre plus adapt\u00e9.<\/p>\n

Tutoriels et Astuces informatiques pour Windows, Linux et Apple<\/p>\n

Que vous utilisiez Windows, Linux ou Apple, il existe de nombreuses ressources en ligne pour apprendre des astuces et des tutoriels informatiques. Voici quelques sites utiles pour chaque plateforme :<\/p>\n

Windows
\n– 10 astuces pour Windows 10<\/p>\n

Linux
\n– LinuxTricks<\/p>\n

Apple
\n– 10 astuces et fonctions cach\u00e9es pour mieux utiliser votre Mac<\/p>\n

FAQ<\/p>\n

Qu’est-ce que l’apprentissage semi-supervis\u00e9?<\/p>\n

L’apprentissage semi-supervis\u00e9 est une approche de l’apprentissage automatique qui combine des \u00e9l\u00e9ments de l’apprentissage supervis\u00e9 et de l’apprentissage non supervis\u00e9. Dans cette approche, un petit ensemble de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es est utilis\u00e9 en combinaison avec un grand ensemble de donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es pour former un mod\u00e8le pr\u00e9dictif.<\/p>\n

Quelles sont les limites de l’apprentissage non supervis\u00e9?<\/p>\n

Les limites de l’apprentissage non supervis\u00e9 incluent la difficult\u00e9 \u00e0 interpr\u00e9ter les mod\u00e8les d\u00e9couverts et la sensibilit\u00e9 aux bruits et aux donn\u00e9es aberrantes. De plus, l’apprentissage non supervis\u00e9 peut avoir du mal \u00e0 trouver des structures complexes dans les donn\u00e9es.<\/p>\n

Comment \u00e9valuer la performance d’un algorithme d’apprentissage supervis\u00e9?<\/p>\n

La performance d’un algorithme d’apprentissage supervis\u00e9 peut \u00eatre \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l’aide de mesures telles que l’exactitude, la pr\u00e9cision, le rappel et la courbe ROC. Ces mesures permettent de quantifier la capacit\u00e9 de l’algorithme \u00e0 pr\u00e9dire correctement les r\u00e9sultats.<\/p>\n

Cet article a \u00e9t\u00e9 un guide pour comprendre les diff\u00e9rences entre l’apprentissage supervis\u00e9 et l’apprentissage non supervis\u00e9, ainsi que pour trouver des ressources utiles pour les tutoriels et astuces informatiques pour Windows, Linux et Apple.<\/p>\n

N’h\u00e9sitez pas \u00e0 consulter d’autres ressources en ligne pour approfondir ces sujets passionnants.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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