Supervisé vs. Apprentissage non supervisé: quelle est la différence ?

L'apprentissage automatique est la science qui permet aux machines d'acquérir des connaissances, de faire des prédictions et de découvrir des modèles dans de grands ensembles de données. Tout comme les humains apprennent des expériences quotidiennes, les algorithmes d'apprentissage automatique améliorent progressivement leurs prédictions sur plusieurs itérations.

L'apprentissage supervisé et non supervisé sont deux approches d'apprentissage principales utilisées pour former des algorithmes d'apprentissage automatique. Chaque méthode a ses forces et ses limites et est mieux adaptée à des tâches spécifiques.

Alors, quelles sont les distinctions et les applications de ces deux méthodes d'apprentissage automatique ?

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

L'apprentissage supervisé est une approche d'apprentissage automatique populaire dans laquelle un modèle est formé à l'aide de données étiquetées. Les données étiquetées sont constituées de variables d'entrée et de leurs variables de sortie correspondantes. Le modèle recherche les relations entre l'entrée et les variables de sortie souhaitées et les exploite pour faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles.

Un exemple simple d'une approche d'apprentissage supervisé est un filtre anti-spam. Ici, le modèle est formé sur un ensemble de données contenant des milliers d'e-mails, chacun étiqueté "spam" ou "non spam". Le modèle identifie les modèles d'e-mails et apprend à distinguer les spams des e-mails légitimes.

L'apprentissage supervisé permet aux modèles d'IA de prédire avec précision les résultats basés sur une formation étiquetée.

Processus de formation

Le processus de formation en apprentissage automatique supervisé nécessite l'acquisition et l'étiquetage de données. Les données sont souvent étiquetées sous la supervision d'un spécialiste des données pour s'assurer qu'elles correspondent exactement aux entrées. Une fois que le modèle apprend la relation entre les entrées et les sorties, il est ensuite utilisé pour classer les données invisibles et faire des prédictions.

Les algorithmes d'apprentissage supervisé englobent deux types de tâches :

• Classification: La classification est utilisée lorsque vous souhaitez que le modèle classe si les données appartiennent à un groupe ou à une classe spécifique. Dans l'exemple des e-mails de spam, déterminer les e-mails comme "spam" ou "non-spam" relève de la classification.
• Régression: Dans les tâches de régression, le algorithme d'apprentissage automatique prédit les résultats à partir de données en constante évolution. Il implique des relations entre deux variables ou plus, de sorte qu'un changement dans une variable modifie une autre variable. Un exemple de tâche de régression pourrait être de prédire les prix des maisons en fonction de caractéristiques telles que le nombre de pièces, l'emplacement et la superficie en pieds carrés. En formant le modèle à l'aide de données étiquetées, il apprend les modèles et les relations entre ces variables et peut prédire un prix de vente approprié.

La combinaison des deux tâches constitue généralement la base de l'apprentissage supervisé, bien qu'il existe d'autres aspects du processus.

Applications courantes

Les algorithmes d'apprentissage supervisé ont des applications répandues dans diverses industries. Certaines des utilisations populaires incluent :

• Reconnaissance d'images et d'objets
• Classification de la parole et du texte
• Analyse des sentiments
• Détection des fraudes et des anomalies
• L'évaluation des risques

Mais il existe de nombreuses autres utilisations et implémentations de l'apprentissage supervisé.

Limites

Les modèles d'apprentissage supervisé offrent des fonctionnalités intéressantes, mais présentent également certaines limites. Ces modèles s'appuient fortement sur des données étiquetées pour apprendre et généraliser efficacement les modèles, ce qui peut être coûteux, chronophage et laborieux. Cependant, cette limitation survient souvent dans des domaines spécialisés où un étiquetage expert est nécessaire.

La gestion de jeux de données volumineux, complexes et bruyants est un autre défi qui peut avoir un impact sur les performances du modèle. Les modèles d'apprentissage supervisé fonctionnent sous l'hypothèse que les données étiquetées reflètent vraiment les modèles sous-jacents dans le monde réel. Mais si les données contiennent du bruit, des relations complexes ou d'autres complexités, le modèle peut avoir du mal à prédire un résultat précis.

De plus, l'interprétabilité peut être difficile dans certains cas. Les modèles d'apprentissage supervisé peuvent renvoyer des résultats précis, mais ils ne fournissent pas d'informations claires sur le raisonnement sous-jacent. Le manque d'interprétabilité peut être critique dans des domaines comme la santé, où la transparence est vitale.

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

L'apprentissage non supervisé est une approche d'apprentissage automatique qui utilise des données non étiquetées et apprend sans supervision. Contrairement aux modèles d'apprentissage supervisé, qui traitent des données étiquetées, les modèles d'apprentissage non supervisé se concentrent sur l'identification de modèles et de relations au sein des données sans aucune sortie prédéterminée. Par conséquent, ces modèles sont très utiles lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données où l'étiquetage est difficile ou peu pratique.

La segmentation de la clientèle est un exemple simple d'apprentissage non supervisé. En tirant parti d'une approche d'apprentissage non supervisée, les modèles peuvent identifier les segments de clientèle en fonction de leur comportement et de leurs préférences et aider les entreprises à personnaliser leurs stratégies marketing.

Techniques et Algorithmes

L'apprentissage non supervisé utilise diverses méthodes, mais les deux techniques suivantes sont largement utilisées :

• Regroupement : Le clustering est une technique qui identifie les regroupements naturels au sein de points de données en fonction de leurs similitudes ou de leurs différences. Les algorithmes de clustering, tels que k-means et DBSCAN, peuvent découvrir des modèles cachés dans les données sans étiquettes préexistantes.
• Règle d'association : La règle d'association permet de découvrir les dépendances et les connexions inhérentes dans différents ensembles de données. En explorant les relations entre les variables, des modèles comme Apriori aident à dériver des règles d'association pour les éléments qui se produisent fréquemment ensemble et facilitent la prise de décision.

Il existe d'autres techniques, mais le regroupement et la règle d'association sont deux des techniques d'apprentissage non supervisé les plus courantes.

Applications courantes

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé trouvent des applications dans divers domaines. Certains des cas d'utilisation populaires incluent :

• Analyse de marché
• Segmentation de la clientèle
• Traitement du langage naturel
• Analyse génétique
• Analyse de réseau

Limites

Malgré ses nombreux avantages, l'apprentissage non supervisé a aussi ses limites. La nature subjective de l'évaluation et de la validation est un défi courant dans l'apprentissage non supervisé. Puisqu'il n'y a pas d'étiquettes prédéfinies, déterminer la qualité des modèles découverts n'est pas toujours simple.

Semblable à l'apprentissage supervisé, la méthode d'apprentissage non supervisé repose également sur la qualité et la pertinence des données. Les ensembles de données bruyants avec des fonctionnalités non pertinentes peuvent réduire la précision des relations découvertes et renvoyer des résultats inexacts. Une sélection rigoureuse et des techniques de prétraitement peuvent aider à atténuer ces limitations.

3 différences clés entre l'apprentissage supervisé et non supervisé

Les méthodes d'apprentissage supervisées et non supervisées diffèrent en termes de disponibilité des données, de processus de formation et d'approche globale d'apprentissage des modèles. Comprendre ces différences est essentiel pour choisir la bonne approche pour une tâche spécifique.

1. Disponibilité et préparation des données

La disponibilité et la préparation des données est une différence essentielle entre les deux méthodes d'apprentissage. L'apprentissage supervisé repose sur des données étiquetées, où des variables d'entrée et de sortie sont fournies. L'apprentissage non supervisé, en revanche, ne fonctionne que sur les variables d'entrée. Il explore la structure et les modèles inhérents aux données sans s'appuyer sur des sorties prédéterminées.

2. Approche d'apprentissage

Un modèle d'apprentissage supervisé apprend à classer les données ou à prédire avec précision des données invisibles sur la base d'exemples étiquetés. En revanche, l'apprentissage non supervisé vise à découvrir des modèles, des regroupements et des dépendances cachés dans des données non étiquetées et à les exploiter pour prédire les résultats.

3. Boucle de rétroaction

L'apprentissage supervisé fonctionne sur un processus de formation itératif avec une boucle de rétroaction. Il reçoit un retour direct sur ses prédictions, ce qui lui permet d'affiner et d'améliorer ses réponses en continu. La boucle de rétroaction l'aide à ajuster les paramètres et à minimiser les erreurs de prédiction. En revanche, l'apprentissage non supervisé manque de rétroaction explicite et repose uniquement sur la structure inhérente des données.

Supervisé vs. Tableau comparatif de l'apprentissage non supervisé

Les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé peuvent être difficiles à saisir en même temps, c'est pourquoi nous avons créé un tableau de comparaison pratique.

Comme vous pouvez le voir ci-dessus, les principales différences proviennent de l'approche de traitement des données et de l'apprentissage de leur classification, bien que les deux méthodes jouent un rôle dans le succès de l'apprentissage automatique.

Choisir la bonne approche d'apprentissage automatique

L'apprentissage supervisé et non supervisé sont deux méthodes d'apprentissage automatique distinctes qui dérivent des modèles dans des données étiquetées et non étiquetées. Les deux méthodes ont leurs avantages, leurs limites et leurs applications spécifiques.

L'apprentissage supervisé est mieux adapté aux tâches où les résultats sont prédéfinis et où les données étiquetées sont facilement disponibles. D'autre part, l'apprentissage non supervisé est utile pour explorer des informations cachées dans de grandes quantités d'ensembles de données non étiquetés.

En tirant parti des points forts des deux approches, vous pouvez exploiter tout le potentiel des algorithmes d'apprentissage automatique et prendre des décisions basées sur les données dans divers domaines.