L’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement sont trois approches distinctes dans le domaine de l’apprentissage automatique. Chaque approche utilise différentes techniques et algorithmes pour résoudre différents types de problèmes et atteindre des objectifs spécifiques. Explorons les distinctions entre ces approches et fournissons une explication complète de leurs caractéristiques et applications.
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme apprend à partir de données étiquetées. Les données étiquetées se composent d'exemples d'entrée associés à leur sortie correcte ou à leur valeur cible correspondante. L’objectif de l’apprentissage supervisé est de former un modèle capable de prédire avec précision le résultat de nouvelles entrées invisibles. L'algorithme d'apprentissage utilise les données étiquetées pour déduire des modèles et des relations entre les caractéristiques d'entrée et les étiquettes de sortie. Il généralise ensuite ces connaissances pour faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées. L'apprentissage supervisé est couramment utilisé dans des tâches telles que la classification et la régression.
Par exemple, dans un problème de classification, l'algorithme est formé sur un ensemble de données où chaque point de données est étiqueté avec une classe spécifique. L'algorithme apprend à classer les nouveaux points de données invisibles dans l'une des classes prédéfinies en fonction des modèles appris à partir des exemples étiquetés. Dans un problème de régression, l'algorithme apprend à prédire une valeur numérique continue en fonction des caractéristiques d'entrée.
L’apprentissage non supervisé, quant à lui, concerne des données non étiquetées. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de découvrir des modèles, des structures ou des relations cachées au sein des données sans aucune connaissance préalable des étiquettes de sortie. Contrairement à l’apprentissage supervisé, les algorithmes d’apprentissage non supervisé n’ont pas de valeurs cibles explicites pour guider le processus d’apprentissage. Au lieu de cela, ils se concentrent sur la recherche de représentations ou de clusters significatifs dans les données. L'apprentissage non supervisé est couramment utilisé dans des tâches telles que le clustering, la réduction de dimensionnalité et la détection d'anomalies.
Le clustering est une application populaire d’apprentissage non supervisé, dans laquelle l’algorithme regroupe des points de données similaires en fonction de leurs propriétés intrinsèques. Par exemple, dans la segmentation des clients, un algorithme d'apprentissage non supervisé peut être utilisé pour identifier des groupes distincts de clients en fonction de leur comportement d'achat ou de leurs informations démographiques.
L'apprentissage par renforcement est un paradigme différent dans lequel un agent apprend à interagir avec un environnement pour maximiser un signal de récompense cumulatif. Dans l'apprentissage par renforcement, l'algorithme apprend par un processus d'essais et d'erreurs en prenant des mesures, en observant l'état de l'environnement et en recevant des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités. L’objectif est de trouver une politique optimale ou un ensemble d’actions qui maximisent la récompense à long terme. L'apprentissage par renforcement est couramment utilisé dans des tâches telles que les jeux, la robotique et les systèmes autonomes.
Par exemple, dans le jeu d’échecs, un agent d’apprentissage par renforcement peut apprendre à jouer en explorant différents mouvements, en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction du résultat de chaque mouvement et en ajustant sa stratégie pour maximiser ses chances de gagner.
L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour former un modèle aux tâches de prédiction, l'apprentissage non supervisé découvre des modèles et des structures dans des données non étiquetées et l'apprentissage par renforcement apprend par interaction avec un environnement pour maximiser un signal de récompense. Chaque approche possède ses propres forces et faiblesses et convient à différents types de problèmes et d’applications.
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