Les bases de l’apprentissage supervisé et non supervisé en Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un domaine incontournable de la technologie moderne. Elle permet de résoudre de nombreux problèmes complexes et d’automatiser des tâches fastidieuses. L’un des aspects les plus importants de l’IA est l’apprentissage automatique, qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données. Il existe deux principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et non supervisé. Dans cet article, nous allons explorer les différences entre ces deux types d’apprentissage, en expliquant leurs avantages et leurs limites.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour apprendre à classifier des données non étiquetées. Cette technique est couramment utilisée dans des applications telles que la reconnaissance vocale, la classification d’images et la prédiction de résultats. Les algorithmes d’apprentissage supervisé peuvent être entraînés sur des ensembles de données étiquetés pour apprendre à effectuer des tâches spécifiques. Les données étiquetées sont des données qui ont été préalablement classées par des humains. Les algorithmes d’apprentissage supervisé utilisent ces données pour apprendre à classer de nouvelles données non étiquetées.

Exemples d’apprentissage supervisé

Un exemple courant d’apprentissage supervisé est la classification de courriels comme étant du spam ou non. Dans ce cas, l’ensemble de données étiquetées est constitué de courriels qui ont été classés comme étant du spam ou non par des humains. L’algorithme d’apprentissage supervisé utilise ces données pour apprendre à classer de nouveaux courriels comme étant du spam ou non. Un autre exemple est la reconnaissance d’images, où les algorithmes d’apprentissage supervisé sont entraînés sur un ensemble de données étiquetées d’images pour apprendre à identifier des objets spécifiques dans les images.

Apprentissage non supervisé

Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique qui ne nécessite pas de données étiquetées. L’objectif est de découvrir des structures dans les données, par exemple en regroupant des données similaires ou en identifiant des caractéristiques communes dans les données. Cette technique est couramment utilisée pour la segmentation de marché, l’analyse de réseaux sociaux et la détection de fraudes. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé peuvent être utilisés pour regrouper des données similaires sans avoir besoin de les classer manuellement.

Exemples d’apprentissage non supervisé

Un exemple courant d’apprentissage non supervisé est la segmentation de marché, où les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont utilisés pour identifier des groupes de consommateurs ayant des comportements similaires. Ces groupes peuvent ensuite être ciblés par des campagnes publicitaires spécifiques. Un autre exemple est la détection de fraudes, où les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont utilisés pour identifier des anomalies dans les données financières, indiquant ainsi des transactions frauduleuses.

Avantages et limites de l’apprentissage supervisé et non supervisé

L’apprentissage supervisé est généralement plus précis que l’apprentissage non supervisé car il utilise des données étiquetées. Cependant, il est limité par la nécessité de données étiquetées pour l’entraînement. L’apprentissage non supervisé est plus flexible et peut être utilisé lorsque les données étiquetées ne sont pas disponibles. Cependant, il est moins précis que l’apprentissage supervisé car il ne dispose pas de données étiquetées pour l’entraînement.

Conclusion

L’apprentissage supervisé et non supervisé sont deux techniques importantes de l’apprentissage automatique en IA. Chacune de ces techniques présente des avantages et des limites, et leur choix dépend du problème à résoudre et des données disponibles. En comprenant ces deux types d’apprentissage, les développeurs et les scientifiques des données peuvent choisir la technique la mieux adaptée pour leurs applications.

Récapitulatif des principaux éléments évoqués dans l’article

Technique d’apprentissage	Utilisation de données	Exemples	Précision	Flexibilité
Supervisé	Données étiquetées	Reconnaissance d’images, classification de courriels	Élevée	Faible
Non supervisé	Données non étiquetées	Segmentation de marché, détection de fraudes	Faible	Élevée

L’apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour apprendre à classer de nouvelles données non étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé découvre des structures dans les données sans données étiquetées. Les exemples d’apprentissage supervisé incluent la reconnaissance d’images et la classification de courriels comme étant du spam ou non, tandis que les exemples d’apprentissage non supervisé incluent la segmentation de marché et la détection de fraudes.

L’apprentissage supervisé est généralement plus précis mais nécessite des données étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé est plus flexible mais moins précis. Le choix de la technique d’apprentissage dépend du problème à résoudre et des données disponibles.

Aller plus loin…

Livres	Public cible	Description
“Introduction to Machine Learning with Python” de Andreas C. Müller et Sarah Guido	Débutants	Cet excellent livre fournit une introduction claire et concise à l’apprentissage automatique et à la mise en œuvre de modèles en Python. Il est particulièrement adapté aux débutants qui souhaitent en savoir plus sur l’apprentissage supervisé.
“Pattern Recognition and Machine Learning” de Christopher M. Bishop	Avancé	Ce livre couvre en profondeur les concepts d’apprentissage supervisé et non supervisé, y compris les réseaux de neurones et plus encore. Il fournit une compréhension complète de l’apprentissage automatique, ce qui le rend idéal pour les personnes cherchant à approfondir leur compréhension du domaine.