Équilibre : Déconstruire l’apprentissage supervisé et non supervisé

Dans le monde actuel d’avancement de l’apprentissage automatique, on trouve principalement 2 modèles principaux : apprentissage supervisé et non supervisé des modèles. Ces deux modèles servent de base sur laquelle d’innombrables modèles, algorithmes et applications sont construits chaque jour. 

Dans ce blog, apprenons-en davantage sur les principales différences entre eux, car elles sont essentielles pour quiconque découvre le monde de l'IA et de la science des données. 

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

Dans l'apprentissage supervisé, les algorithmes apprennent à partir d'un jeu de données composé de paires d'entrées et de sorties, où chaque entrée est associée à une étiquette de sortie interdépendante. Cet ensemble de données étiqueté sert d’ensemble d’entraînement, fournissant à l’algorithme des exemples de réponses correctes. 

L'objectif est que l'algorithme apprenne un mappage ou une relation entre les entrées et les sorties. Cela lui permet de prédire ou de classer avec précision de nouvelles instances de données invisibles. Les conseils fournis par les données étiquetées guident le processus d’apprentissage, permettant à l’algorithme de généraliser des modèles et de prendre des décisions éclairées lorsqu’on lui présente de nouvelles données.

Principales caractéristiques de l’apprentissage supervisé :

1. Données étiquetées : Chaque exemple de l'ensemble de données est accompagné d'une étiquette ou de la bonne réponse. C'est comme avoir une étiquette sur chaque exemple indiquant de quoi il s'agit.

2. Formation avec feedback : L'algorithme apprend en comparant ses prédictions avec les bonnes réponses. C'est comme si un étudiant recevait des commentaires sur ses devoirs.

3. Axé sur les objectifs : L’apprentissage supervisé a des objectifs clairs. Qu’il s’agisse de trier des emails ou de diagnostiquer des maladies, l’algorithme sait à quoi il vise.

Avantages de l’apprentissage supervisé :

1. Haute précision: Avec des données étiquetées et des objectifs clairs, les modèles d’apprentissage supervisé peuvent faire des prédictions précises.

2. Interprétabilité : Le modèle fait certaines prédictions et interprètes puisqu'il apprend à partir d'exemples étiquetés.

3. Commentaires directs : L’algorithme reçoit des commentaires sur ses prédictions, ce qui l’aide à s’améliorer au fil du temps.

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

L'apprentissage non supervisé est un machine learning modèle dans lequel les algorithmes apprennent à partir de données non étiquetées sans conseils clairs. Contrairement à l’apprentissage supervisé, aucune étiquette de sortie préalablement définie n’est fournie dans les données d’entraînement. Au lieu de cela, l’algorithme cherche à identifier lui-même les modèles, structures ou relations inhérents aux données.

Principales caractéristiques de l’apprentissage non supervisé :

1. Données non étiquetées : L'ensemble de données utilisé pour la formation contient des données d'entrée sans étiquettes de sortie correspondantes. 

2. Nature exploratoire : Les algorithmes d'apprentissage non supervisé explorent les données pour découvrir des structures ou des modèles cachés. 

3. Aucune boucle de rétroaction : Puisqu'il n'y a pas d'étiquettes de vérité terrain, l'algorithme ne reçoit pas de retour explicite pendant la formation. 

Avantages de l'apprentissage non supervisé :

1. Analyse fondamentale: L'apprentissage non supervisé permet la découverte et l'exploration de modèles ou de structures cachés dans les données, fournissant ainsi des informations précieuses.

2. Scalabilité et flexibilité:Les techniques d’apprentissage non supervisées peuvent Assurément gérer des ensembles de données volumineux et complexes Et en plus s'adapter à différentes distributions de données sans avoir besoin de données étiquetées.

3. Détection d'une anomalie: Les algorithmes d’apprentissage non supervisé parviennent sans aucun doute à identifier des modèles inhabituels ou des exceptions dans les données, en particulier dans les tâches de détection incohérentes.

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé

Examinons brièvement les principales différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé :

1. Type de données: 

• Apprentissage supervisé : s'appuie sur des données étiquetées où chaque exemple est associé à une étiquette de sortie correspondante.
• Apprentissage non supervisé : fonctionne sur des données non étiquetées sans étiquettes de sortie explicites fournies pendant la formation.

2. Orientation des objectifs :

• Apprentissage supervisé : ici, il apprend à prédire ou à analyser de nouvelles données sur la base d'exemples étiquetés avec des objectifs prédéfinis.
• Apprentissage non supervisé : explore les données pour exposer des structures ou des modèles cachés sans objectifs prédéfinis.

3. Mécanisme de rétroaction:

• Apprentissage supervisé : reçoit des commentaires explicites sur les prédictions basées sur des étiquettes de vérité terrain pendant la formation.
• Apprentissage non supervisé : n'a pas accès aux commentaires car aucune étiquette de vérité terrain n'est fournie.

4. Tâches:

• Apprentissage supervisé : utilisé pour les tâches de prédiction et de classification, l'algorithme apprend ici à assister les fonctionnalités d'entrée avec les étiquettes de sortie.
• Apprentissage non supervisé : utilisé pour l'analyse exploratoire et la découverte de modèles dans des données sans étiquettes claires, telles que l'assemblage ou la réduction de volume.

Pour résumer, la principale différence entre les deux est que l'apprentissage supervisé fonctionne avec des données étiquetées et des objectifs clairs, tandis que l'apprentissage non supervisé explore des données non étiquetées sans objectifs prédéfinis, conduisant à des approches et des applications distinctes en ML, apprentissage automatique.

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