L'apprentissage non supervisé est une approche d'apprentissage machine où un modèle est formé sur un ensemble de données sans étiquettes. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, dans l'apprentissage non supervisé, le modèle doit découvrir des structures, des modèles ou des représentations intrinsèques dans les données sans disposer d'informations explicites sur les résultats attendus.
Il existe plusieurs techniques couramment utilisées en apprentissage non supervisé :
Clustering : Le clustering consiste à regrouper des données similaires en clusters. Les algorithmes de clustering tentent de séparer les données en groupes homogènes, où les éléments du même groupe sont plus similaires les uns aux autres qu'à ceux d'autres groupes. Les algorithmes populaires incluent le k-means, la classification ascendante hiérarchique (CAH), et le DBSCAN.
Réduction de Dimension : L'objectif de la réduction de dimension est de réduire le nombre de variables dans un ensemble de données tout en préservant autant que possible l'information importante. Cela peut aider à simplifier les modèles et à identifier des structures sous-jacentes. Les techniques courantes incluent l'analyse en composantes principales (ACP) et les autoencodeurs.
Association : Les algorithmes d'association identifient des règles ou des relations intéressantes entre les variables d'un ensemble de données. Cela peut être utilisé pour découvrir des motifs fréquents ou des associations entre les éléments. Un exemple bien connu est l'algorithme Apriori.
Apprentissage Profond Non Supervisé : Les réseaux de neurones profonds peuvent également être utilisés pour l'apprentissage non supervisé, où ils apprennent des représentations utiles des données sans étiquettes explicites. Les autoencodeurs sont un exemple de réseau de neurones utilisé dans cet contexte.
Réseaux de Neurones Auto-Organisateurs (SOM) : Les SOM sont des réseaux de neurones non supervisés qui organisent les données en préservant les relations topologiques entre les entrées. Ils sont utilisés pour la visualisation et le regroupement de données.
L'apprentissage non supervisé est souvent utilisé pour explorer et comprendre la structure des données, découvrir des motifs cachés, détecter des anomalies, et prétraiter les données avant d'appliquer d'autres méthodes d'apprentissage machine. Il est particulièrement utile lorsque les données ne sont pas étiquetées ou lorsque l'objectif est de trouver des informations nouvelles et non prédéfinies.
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