Comment fonctionne l'apprentissage automatique non supervisé ?

L'apprentissage non supervisé fait référence à la formation d'un système d'IA à l'aide d'informations qui ne sont ni classifiées ni étiquetées. Ce que cela signifie idéalement, c'est que l'algorithme doit agir sur les informations sans aucune orientation préalable.
Dans l'apprentissage non supervisé, la machine regroupe des informations non triées/non ordonnées concernant les similitudes et les différences. Cela se fait sans la fourniture de catégories dans lesquelles la machine peut classer les données. Les systèmes qui utilisent un tel apprentissage sont généralement associés à un modèle d'apprentissage génératif.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique non supervisé ?

Dans l'apprentissage non supervisé, un système d'IA est présenté avec des données non étiquetées et non catégorisées et les algorithmes du système agissent sur les données sans formation préalable. La sortie dépend des algorithmes codés. Soumettre un système à un apprentissage non supervisé est un moyen établi de tester les capacités de ce système.
Les algorithmes d'apprentissage non supervisé peuvent effectuer des tâches de traitement plus complexes que les systèmes d'apprentissage supervisés. Cependant, l'apprentissage non supervisé peut être plus imprévisible que le modèle alternatif. Un système formé à l'aide du modèle non supervisé pourrait, par exemple, comprendre par lui-même comment différencier les chats et les chiens, il pourrait également ajouter des catégories inattendues et indésirables pour traiter les races inhabituelles, ce qui pourrait finir par encombrer les choses au lieu de les garder dans commande.

Pour les algorithmes d'apprentissage non supervisé, le système d'IA est présenté avec un ensemble de données non étiqueté et non catégorisé. La chose à garder à l'esprit est que ce système n'a subi aucune formation préalable. Essentiellement, l'apprentissage non supervisé peut être considéré comme un apprentissage sans enseignant.
En cas d'apprentissage supervisé, le système possède à la fois les entrées et les sorties. Ainsi, en fonction de la différence entre la sortie souhaitée et la sortie observée, le système est configuré pour apprendre et s'améliorer. Cependant, dans le cas d'un apprentissage non supervisé, le système n'a que des entrées et pas de sorties.
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L'apprentissage non supervisé est extrêmement utile lors des tâches associées à l'exploration de données et à l'extraction de caractéristiques. Le but ultime de l'apprentissage non supervisé est de découvrir des tendances et des modèles cachés dans les données ou d'extraire les caractéristiques souhaitées. Comme nous l'avons dit précédemment, l'apprentissage non supervisé ne traite que l'ensemble de données d'entrée sans aucune connaissance ou apprentissage préalable. Il existe donc deux types d'apprentissage non supervisé :

Apprentissage paramétrique non supervisé

L'apprentissage paramétrique non supervisé suppose une distribution paramétrique des données. Cela signifie que ce type d'apprentissage non supervisé suppose que les données proviennent d'une population qui suit une distribution de probabilité particulière basée sur certains paramètres. En théorie, si nous considérons une distribution normale d'une famille d'objets, nous verrons que tous les membres ont une caractéristique similaire et sont toujours paramétrés par la moyenne et l'écart type. Cela signifie que si nous connaissons la moyenne et l'écart-type, et si la distribution est normale, alors nous pouvons très facilement connaître la probabilité des observations futures. L'apprentissage paramétrique non supervisé est beaucoup plus difficile que l'apprentissage supervisé standard car il n'y a pas d'étiquettes disponibles ; par conséquent, il n'y a pas de mesure de précision prédéfinie pour tester la sortie.

Apprentissage non paramétrique non supervisé

L'apprentissage non paramétrique non supervisé fait référence au regroupement de l'ensemble de données d'entrée. Chaque cluster, par essence, dit quelque chose sur les catégories et les classes des éléments de données présents dans l'ensemble. Il s'agit de la méthode la plus couramment utilisée pour la modélisation des données et l'analyse des données avec des échantillons de petite taille. Ces méthodes sont également appelées méthodes sans distribution car, contrairement au cas de l'apprentissage paramétrique, le modélisateur n'a pas besoin de faire d'hypothèses sur la distribution de l'ensemble de la population.
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À ce stade, il est essentiel de se plonger un peu dans ce que nous entendons par regroupement.

Alors, qu'est-ce que le clustering ?

Le clustering est l'un des concepts sous-jacents les plus importants en matière d'apprentissage non supervisé. Il s'agit de trouver une structure ou un modèle dans une collection de données non catégorisées. Une définition simple d'un cluster pourrait être "le processus de regroupement de l'objet en classes de sorte que chaque membre d'une classe soit similaire à l'autre d'une manière ou d'une autre".
Par conséquent, un cluster peut être simplement défini comme une collection d'objets de données qui sont "similaires" entre un cluster et "différents" des objets de l'autre cluster.

Applications de l'apprentissage automatique non supervisé

L'objectif de l'apprentissage automatique non supervisé est de découvrir des modèles et des tendances précédemment cachés dans les données. Mais, la plupart du temps, les modèles de données sont de mauvaises approximations de ce que l'apprentissage automatique supervisé peut accomplir - par exemple, ils segmentent les clients en grands groupes, plutôt que de les traiter comme des individus et de fournir des communications hautement personnalisées. Dans le cas de l'apprentissage non supervisé, nous ne savons pas quel sera le résultat, et par conséquent, si nous devons concevoir un modèle prédictif, l'apprentissage supervisé a plus de sens dans un contexte réel.
Le cas d'utilisation idéal pour utiliser l'apprentissage automatique non supervisé est lorsque vous ne disposez pas de données sur les résultats souhaités. Par exemple, si vous devez déterminer un marché cible pour un produit entièrement nouveau. Cependant, si vous souhaitez mieux catégoriser votre clientèle, l'apprentissage supervisé est la meilleure option.
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Examinons quelques applications de techniques d'apprentissage automatique non supervisées :

1. L'apprentissage non supervisé est extrêmement utile pour la détection d'anomalies dans votre ensemble de données. La détection d'anomalies fait référence à la recherche de points de données significatifs dans votre collection de données. Cela s'avère très pratique pour découvrir des transactions frauduleuses, découvrir des pièces de matériel cassées ou identifier les valeurs aberrantes qui pourraient s'être glissées lors de la saisie de données.
2. L'extraction d'associations consiste à identifier un ensemble d'éléments qui se produisent ensemble dans un ensemble de données. Il s'agit d'une technique très utile pour l'analyse du panier car elle permet aux analystes de découvrir les biens souvent achetés ensemble. L'extraction d'associations n'est pas possible sans regrouper les données, et lorsque vous parlez de clustering, vous parlez d'algorithme d'apprentissage automatique non supervisé.
3. Un autre cas d'utilisation de l'apprentissage non supervisé est la réduction de la dimensionnalité. il fait référence à la réduction du nombre d'entités dans un jeu de données et permet ainsi un meilleur prétraitement des données. Les modèles de variables latentes sont couramment utilisés à cette fin et ne sont rendus possibles qu'en utilisant des algorithmes d'apprentissage non supervisé.

Les modèles et les tendances découverts à l'aide de l'apprentissage non supervisé peuvent également être utiles lors de l'application ultérieure d'algorithmes d'apprentissage supervisé - par exemple, l'apprentissage non supervisé peut vous aider à effectuer une analyse de cluster sur un ensemble de données, puis vous pouvez utiliser l'apprentissage supervisé sur n'importe quel cluster de votre choix/ besoin.
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Dans l'ensemble, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont des domaines incroyablement complexes, et tout système d'IA sophistiqué que vous rencontrerez utilisera très probablement une combinaison de divers algorithmes et mécanismes d'apprentissage. Cela dit, si vous êtes débutant, il est impératif que vous connaissiez les points clés autour de toutes les techniques d'apprentissage primaires.

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Nous espérons avoir pu clarifier les points les plus subtils d'un algorithme d'apprentissage non supervisé. Si vous avez un doute, n'hésitez pas à le laisser dans les commentaires ci-dessous !