L’apprentissage supervisé et non supervisé sont deux types fondamentaux de paradigmes d’apprentissage automatique qui servent des objectifs distincts en fonction de la nature des données et des objectifs de la tâche à accomplir. Comprendre quand utiliser la formation supervisée par rapport à la formation non supervisée est crucial pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique efficaces. Le choix entre ces deux approches dépend de la disponibilité des données étiquetées, du résultat souhaité et de la structure sous-jacente de l'ensemble de données.
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel le modèle est formé sur un ensemble de données étiqueté. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme apprend à mapper les données d'entrée à la sortie correcte en étant présenté avec des exemples de formation. Ces exemples de formation sont constitués de paires d'entrées-sorties, où les données d'entrée sont accompagnées de la sortie correcte ou de la valeur cible correspondante. Le but de l’apprentissage supervisé est d’apprendre une fonction de mappage des variables d’entrée aux variables de sortie, qui peut ensuite être utilisée pour faire des prédictions sur des données invisibles.
L'apprentissage supervisé est généralement utilisé lorsque le résultat souhaité est connu et que l'objectif est d'apprendre la relation entre les variables d'entrée et de sortie. Elle est couramment appliquée à des tâches telles que la classification, où l'objectif est de prédire les étiquettes de classe de nouvelles instances, et la régression, où l'objectif est de prédire une valeur continue. Par exemple, dans un scénario d'apprentissage supervisé, vous pouvez entraîner un modèle pour prédire si un e-mail est du spam ou non en fonction du contenu de l'e-mail et du statut spam/non-spam étiqueté des e-mails précédents.
D'un autre côté, l'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel le modèle est formé sur un ensemble de données non étiqueté. Dans l'apprentissage non supervisé, l'algorithme apprend des modèles et des structures à partir des données d'entrée sans retour explicite sur la sortie correcte. L’objectif de l’apprentissage non supervisé est d’explorer la structure sous-jacente des données, de découvrir des modèles cachés et d’extraire des informations significatives sans avoir besoin de données étiquetées.
L'apprentissage non supervisé est couramment utilisé lorsque l'objectif est d'explorer les données, de trouver des modèles cachés et de regrouper des points de données similaires. Il est souvent appliqué dans des tâches telles que le clustering, où l'objectif est de regrouper des points de données similaires en clusters en fonction de leurs caractéristiques, et la réduction de dimensionnalité, où l'objectif est de réduire le nombre de caractéristiques tout en préservant les informations essentielles des données. Par exemple, dans un scénario d'apprentissage non supervisé, vous pouvez utiliser le clustering pour regrouper les clients en fonction de leur comportement d'achat sans aucune connaissance préalable des segments de clientèle.
Le choix entre un apprentissage supervisé et non supervisé dépend de plusieurs facteurs. Si vous disposez d’un ensemble de données étiqueté et souhaitez prédire des résultats spécifiques, l’apprentissage supervisé est le choix approprié. D’un autre côté, si vous disposez d’un ensemble de données non étiqueté et que vous souhaitez explorer la structure des données ou trouver des modèles cachés, l’apprentissage non supervisé est plus approprié. Dans certains cas, une combinaison de techniques supervisées et non supervisées, appelée apprentissage semi-supervisé, peut être utilisée pour tirer parti des avantages des deux approches.
La décision d'utiliser une formation supervisée plutôt qu'une formation non supervisée dans l'apprentissage automatique dépend de la disponibilité des données étiquetées, de la nature de la tâche et du résultat souhaité. Comprendre les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé est essentiel pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique efficaces, capables d'extraire des informations significatives et de faire des prédictions précises à partir des données.
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