Tout ce que vous devez savoir sur les algorithmes d'apprentissage non supervisé

Algorithmes d'apprentissage non supervisé

L'apprentissage automatique a connu beaucoup de développement ces dernières années, et l'apprentissage non supervisé en fait partie. L'apprentissage automatique est un vaste sujet, et c'est pourquoi il est divisé en trois catégories. Sur ces trois, nous discuterons de l'apprentissage non supervisé dans cet article. L'apprentissage non supervisé est l'un des sujets relativement nouveaux dans le secteur de la technologie.

Il présente de nombreux défis, mais également une vaste liste d'avantages. Dans cet article, vous découvrirez ce qu'est l'apprentissage non supervisé, comment ça marche, quels sont ses problèmes, ses avantages et quels sont les algorithmes qui y sont présents. Nous l'avons gardé aussi complet que possible.

Alors, commençons.

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

Lorsque vous ne donnez aucune étiquette à l'algorithme d'apprentissage et que vous le laissez trouver lui-même une structure dans l'entrée, cela s'appelle un apprentissage non supervisé. L'apprentissage non supervisé est l'un des trois types d'apprentissage automatique ; les deux autres sont l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage supervisé. L'apprentissage non supervisé peut être un moyen vers une fin ou un but en soi.

Pour comprendre l'apprentissage non supervisé, imaginez-le comme un test où l'examinateur n'a pas de corrigé pour comparer vos réponses. Quel test passionnant ce serait, non ? Eh bien, l'apprentissage non supervisé vous permet de travailler avec les entrées et de trouver les réponses que vous cherchiez. Peut-être vouliez-vous trouver un motif dans l'entrée que vous n'aviez pas remarqué auparavant. Ou peut-être voulez-vous comprendre comment les données sont distribuées dans un espace spécifique.

Problèmes d'apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est peut-être très populaire, mais cela ne signifie pas qu'il n'a pas ses problèmes. Il y a plusieurs défis auxquels vous pouvez faire face en raison de ces algorithmes. Premièrement, vous ne pouvez pas savoir si vous terminez la tâche ou non lorsque vous utilisez l'apprentissage non supervisé.

C'est parce que, dans l'apprentissage supervisé, vous avez une norme avec laquelle comparer vos résultats. Vous définissez des métriques qui permettent la prise de décision sur la base du réglage du modèle. Le rappel, la précision et d'autres mesures similaires vous aident à déterminer la précision de votre modèle. Et vous pouvez modifier les paramètres de ce modèle pour en améliorer la précision. Si votre précision n'était pas élevée, vous obtiendriez un score en conséquence, ce qui signifierait que vous devez améliorer votre modèle.

L'apprentissage non supervisé n'a pas d'étiquettes. Il est donc presque impossible d'obtenir une mesure objective de la précision de votre modèle. Comment pouvez-vous être sûr que votre algorithme de clustering k-means a trouvé le bon cluster ? Comment détermineriez-vous l'exactitude de sa sortie ? L'apprentissage supervisé vous fournit des scores de précision pour vous aider à déterminer si votre sortie est correcte ou non. Mais avec l'apprentissage non supervisé, vous n'avez pas ce luxe. En savoir plus sur les types d'apprentissage supervisé.

Maintenant, que l'apprentissage non supervisé soit utile ou non pour résoudre un problème dépend de nombreux facteurs. L'apprentissage non supervisé ne serait pas aussi répandu s'il n'avait pas d'applications. Nous avons discuté de son importance dans la section suivante.

Pourquoi l'apprentissage non supervisé est nécessaire

Après avoir lu les défis que pose cette méthode, vous vous demandez peut-être si elle est même utile. Eh bien, l'apprentissage non supervisé présente de nombreux avantages, et certaines des raisons pour lesquelles il est si répandu sont présentées ci-dessous :

• Il permet aux machines de résoudre des problèmes que les esprits humains ne peuvent pas résoudre en raison de leurs préjugés ou de leurs capacités.
• L'apprentissage non supervisé convient à l'exploration de données inconnues. Si vous ne savez pas ce que vous devez trouver, alors c'est la méthode parfaite pour vous.
• Il est assez coûteux d'annoter de grands ensembles de données. En conséquence, les experts s'appuient sur quelques exemples pour travailler sur le problème.
• Si vous ne savez pas combien de classes les données ont, vous devrez utiliser des algorithmes d'apprentissage non supervisés. L'exploration de données en est un excellent exemple.

Un excellent exemple d'apprentissage non supervisé est celui des systèmes de recommandation. Les systèmes de recommandation fonctionnent en collectant les données historiques d'une personne et en suggérant leurs recommandations en conséquence. Ces systèmes de recommandation utilisent un apprentissage non supervisé pour faire de telles suggestions. Des exemples de ces systèmes incluent Netflix et YouTube.

Ainsi, vous pouvez voir que l'apprentissage non supervisé est assez efficace pour résoudre un type de problème spécifique. Maintenant que vous reconnaissez son importance, nous pouvons passer à des sections plus détaillées et jeter un œil à ses catégories.

Catégories d'apprentissage non supervisé

On peut classer l'apprentissage non supervisé en deux catégories :

Paramétrique

Lorsque vous supposez une distribution paramétrique des données, vous utiliserez ces algorithmes d'apprentissage non supervisés. Dans ce cas, vous pensez que la moyenne et l'écart-type paramétrent tous les membres d'une famille typique de distributions. Vous supposez également que les données proviennent d'une population suivant une distribution de probabilité basée sur un ensemble spécifique de paramètres.

Cela signifie que vous pouvez connaître la probabilité d'observations futures simplement en connaissant la moyenne et l'écart type. Vous utiliserez l'algorithme de maximisation des attentes et la construction de modèles de mélange gaussien pour prédire la classe de l'échantillon dont vous disposez. Comme vous avez des étiquettes de réponse avec lesquelles travailler, il est un peu plus délicat et plus difficile de résoudre de tels problèmes. Vous n'auriez pas de mesures correctives pour comparer vos résultats avec.

Non paramétrique

Dans cette catégorie, vous regroupez les données en clusters. Chaque groupe de données indique quelque chose sur les classes et les types de celles-ci. C'est une méthode standard pour modéliser et analyser les données lorsque vous avez de petits échantillons. Avec les modèles non paramétriques, vous n'avez pas à faire d'hypothèses sur la distribution des données dans la population. C'est pourquoi un autre nom populaire pour l'apprentissage non paramétrique non supervisé est l'apprentissage non supervisé sans distribution.

Concepts essentiels dans les algorithmes d'apprentissage non supervisé

Compression des données

En raison des coûts de stockage élevés et des limites de notre puissance de calcul, nous recherchons continuellement des moyens d'améliorer l'efficacité de nos opérations de données. Et une excellente solution à cet égard est la réduction de la dimensionnalité. La réduction de la dimensionnalité est un processus présent dans l'apprentissage non supervisé, et il fonctionne sur la base de divers concepts similaires à la théorie de l'information.

La réduction de dimensionnalité suppose que la plupart des données sont redondantes et que vous pouvez représenter presque toutes les informations d'un ensemble de données en utilisant seulement une fraction des données dont vous disposez.

Deux des algorithmes les plus populaires que les experts utilisent à cette fin sont la décomposition en valeurs singulières et l'analyse en composantes principales. Le premier factorise vos données dans le produit trois autres tandis que le second trouve les combinaisons linéaires qui transmettent la majeure partie de la variance ou de la différence présente dans vos données. Il existe de nombreux algorithmes différents présents dans l'apprentissage non supervisé qui effectuent une variété de tâches.

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En réduisant la dimensionnalité de vos données, vous pouvez améliorer le pipeline de machine learning . Si vous pouvez réduire les données par ordre de grandeur, vous serez en mesure de réduire considérablement la puissance de calcul et l'espace de stockage requis. Cela vous aidera également à réduire les coûts d'exploitation. Un excellent exemple d'apprentissage non supervisé, dans ce cas, est la vision par ordinateur. SVD et PCA sont très utiles dans la compression de données d'images. Et les experts utilisent l'un d'eux dans l'étape de prétraitement des pipelines d'apprentissage automatique.

Regroupement

Dans le clustering, vous organisez les points de données en groupes de manière à ce que les membres d'un groupe soient similaires d'une certaine manière. C'est probablement le problème le plus crucial présent dans l'apprentissage non supervisé. Dans le clustering, vous créez des groupes de points de données similaires et vous les séparez des points de données qui leur sont différents.

Le clustering se concentre sur la détermination du groupement interne de l'entrée. Comme il s'agit d'un concept d'apprentissage non supervisé, il fonctionne avec des données non étiquetées. Il forme des groupes de points de données en fonction de la similitude qu'il remarque dans leurs caractéristiques. Cependant, le fait qu'un cluster soit correct ou non dépend de l'utilisateur.

Les algorithmes de clustering sont de quatre types, et ils sont les suivants :

• Algorithmes de clustering probabilistes
• Algorithmes de clustering hiérarchique
• Chevauchement des algorithmes de clustering
• Algorithmes de clustering exclusifs

Le nom du premier type est explicite. Le second se concentre sur l'union des deux clusters les plus proches, tandis que les algorithmes de chevauchement utilisent des ensembles flous pour qu'un point puisse appartenir à plusieurs clusters. Les données du dernier groupe de telle sorte qu'un point de données d'un cluster ne puisse pas appartenir à d'autres groupes.

Modèles génératifs

Dans les modèles génératifs, vous obtenez les données d'apprentissage pour générer de nouveaux échantillons à partir de celles-ci. De tels modèles ont pour tâche de créer des données similaires à celles que vous leur donnez. Et ils le font en apprenant efficacement l'essence de leurs données. Les modèles génératifs peuvent apprendre les caractéristiques des données que vous leur fournissez, et c'est un avantage significatif à long terme. Les ensembles de données d'images sont un excellent exemple de modèles génératifs. Avec l'aide d'un jeu de données d'image, vous pouvez produire de nombreuses images similaires.

Et ensuite ?

L'apprentissage non supervisé est un concept large de l'apprentissage automatique. Il existe de nombreux algorithmes présents dans cette catégorie, et vous avez dû remarquer à quel point ils sont variés. Si vous voulez en savoir plus sur ce sujet, vous devriez vous diriger vers notre blog. Vous trouverez de nombreux articles utiles sur l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage automatique.

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