31 juillet 2023

Qu’est-ce que L’Apprentissage Supervisé ou Non-supervisé ?

L’intelligence artificielle est une réalité qui façonne notre quotidien et qui s’impose dans une multitude de secteurs. Au cœur de cette révolution se trouve l’apprentissage machine, une branche de l’IA qui englobe différentes méthodes, dont l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Ces deux méthodes sont fondamentales dans le domaine de l’apprentissage machine et constituent le fondement de la plupart des applications modernes de l’IA. Pour mieux comprendre ces concepts, plongeons-nous dans leur univers et analysons leurs caractéristiques, leurs différences et leurs applications spécifiques.

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé est une méthode d’apprentissage machine où un modèle est formé à partir d’un ensemble de données d’entraînement qui comprend à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Le but est de créer un modèle qui puisse prédire une sortie donnée en fonction des entrées fournies. Il « apprend » en comparant ses prédictions avec les véritables résultats, puis en ajustant ses paramètres pour minimiser l’erreur.

Pour donner un exemple concret, supposons que nous avons un ensemble de données contenant des informations sur des maisons, telles que le nombre de chambres, la superficie et le prix. Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, le modèle apprendrait à prédire le prix d’une maison en fonction du nombre de chambres et de la superficie. C’est ce qu’on appelle un problème de régression. Si, au contraire, le but était de prédire si une maison serait vendue ou non, cela deviendrait un problème de classification.

Applications de l’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé trouve son application dans une multitude de domaines. Il est notamment utilisé dans la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur, le diagnostic médical et bien d’autres.

Dans le domaine de la reconnaissance de la parole, par exemple, un modèle supervisé peut être formé pour associer des enregistrements de discours à des transcriptions textuelles. De même, en vision par ordinateur, l’apprentissage supervisé peut être utilisé pour entraîner un modèle à reconnaître certaines caractéristiques dans des images, comme des visages ou des objets spécifiques.

En médecine, l’apprentissage supervisé peut être utilisé pour prédire les maladies en fonction de divers symptômes ou résultats de tests. Par exemple, un modèle d’apprentissage supervisé peut être formé pour prédire le risque de développer une maladie cardiaque en fonction de facteurs tels que l’âge, le sexe, le tabagisme et le taux de cholestérol. Ces modèles peuvent aider les professionnels de la santé à poser des diagnostics plus précis et à élaborer des plans de traitement plus efficaces.

Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?

À l’opposé de l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé est une méthode d’apprentissage machine où le modèle est formé à partir d’un ensemble de données d’entraînement qui ne comprend que les entrées. Ici, le but n’est pas de prédire une sortie spécifique, mais plutôt de découvrir des structures intéressantes ou des modèles dans les données. L’apprentissage non supervisé est particulièrement utile lorsque nous ne savons pas exactement ce que nous cherchons.

Prenons un exemple : supposons que nous disposions d’un ensemble de données sur les clients d’un supermarché, contenant des informations sur les produits qu’ils achètent, mais sans aucun objectif spécifique. Dans ce cas, un algorithme d’apprentissage non supervisé pourrait être utilisé pour regrouper les clients en différents segments, basés sur leurs habitudes d’achat. C’est ce qu’on appelle le « clustering ». Cela pourrait aider le supermarché à mieux comprendre ses clients et à personnaliser ses offres.

Applications de l’apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé offre une multitude d’applications, notamment dans la détection d’anomalies, la recommandation de produits, l’analyse de données de grande dimension et l’analyse de sentiment. En détection d’anomalies, par exemple, l’apprentissage non supervisé peut être utilisé pour identifier les comportements ou les événements qui sortent de l’ordinaire. Cela peut être particulièrement utile dans les domaines de la cybersécurité ou de la détection de fraudes, où les anomalies pourraient indiquer des activités suspectes.

Dans le domaine des systèmes de recommandation, l’apprentissage non supervisé peut être utilisé pour suggérer des produits à un utilisateur en fonction de ses préférences et de ses comportements passés. Par exemple, un site de commerce électronique pourrait utiliser l’apprentissage non supervisé pour recommander des produits que l’utilisateur pourrait aimer, en se basant sur son historique d’achats et de navigation.

L’apprentissage supervisé vs l’apprentissage non supervisé

La distinction entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé réside essentiellement dans la nature des données utilisées pour l’entraînement. Dans l’apprentissage supervisé, nous utilisons des données étiquetées – c’est-à-dire des données où la « réponse » ou la « sortie » est déjà connue. L’objectif est de construire un modèle qui peut prédire cette sortie pour de nouvelles entrées. À l’opposé, l’apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. Le modèle doit découvrir par lui-même la structure ou les patterns dans ces données.

Ces deux approches ne sont pas mutuellement exclusives. En fait, elles sont souvent utilisées conjointement dans de nombreux projets d’apprentissage machine. Par exemple, on peut d’abord utiliser l’apprentissage non supervisé pour explorer les données et découvrir des regroupements ou des patterns. Ensuite, ces découvertes peuvent être utilisées pour créer des étiquettes qui peuvent ensuite être utilisées pour l’apprentissage supervisé.

Il est également important de noter que le choix entre l’apprentissage supervisé et non supervisé dépend largement du problème à résoudre et de la nature des données disponibles. Il n’y a pas de « meilleur » choix universel – chaque méthode a ses propres avantages et inconvénients, et la clé est de choisir celle qui convient le mieux au problème spécifique à résoudre.

En somme, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé sont deux piliers de l’apprentissage machine, chacun avec ses propres forces et applications. L’apprentissage supervisé excelle dans les tâches où nous avons des données étiquetées et où nous souhaitons prédire une sortie spécifique, tandis que l’apprentissage non supervisé est idéal pour découvrir des structures inconnues dans les données. Ensemble, ils ouvrent la voie à des avancées majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle et continueront à façonner notre avenir technologique.

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