L’apprentissage automatique non supervisé est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de détecter des structures et des modèles dans les données sans la supervision humaine. Les algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés sont des outils puissants pour l’analyse de données non structurées telles que des images, des sons, des vidéos et des textes.
Contrairement à l’apprentissage supervisé, où les données d’entraînement sont étiquetées et utilisées pour apprendre à l’ordinateur à classer les nouvelles données, les algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés travaillent avec des données non étiquetées. Les données sont analysées pour détecter des modèles et des relations qui ne sont pas évidents à première vue. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour prendre des décisions ou pour créer des groupes ou des catégories de données.
Il existe plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés. Les plus couramment utilisés sont l’analyse en composantes principales (PCA), la réduction de dimensionnalité, la clustering et la détection d’anomalies.
PCA est un algorithme qui permet de réduire la dimensionnalité des données en projetant les données dans un nouvel espace de dimensions inférieures. Cela peut être utile pour visualiser des données complexes et pour trouver des structures sous-jacentes. Par exemple, PCA peut être utilisé pour identifier les caractéristiques les plus importantes dans une image ou un signal sonore.
La réduction de dimensionnalité est un autre type d’algorithme qui permet de réduire la complexité des données en éliminant les variables redondantes ou inutiles. Cela peut être utile pour accélérer les calculs et améliorer la précision des modèles. Les algorithmes de réduction de dimensionnalité les plus couramment utilisés sont le t-SNE et le UMAP.
Le clustering est un algorithme qui permet de regrouper les données similaires en clusters ou en catégories. Cela peut être utile pour trouver des groupes de clients similaires ou pour détecter des groupes de maladies. Les algorithmes de clustering les plus couramment utilisés sont le k-means, le DBSCAN et le clustering hiérarchique.
La détection d’anomalies est un algorithme qui permet de détecter les points de données qui diffèrent significativement des autres points. Cela peut être utile pour détecter les fraudes ou pour trouver des erreurs dans les données. Les algorithmes de détection d’anomalies les plus couramment utilisés sont l’isolation forest, le Local Outlier Factor (LOF) et l’Elliptic Envelope.
Les algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés sont de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines, notamment l’analyse de données, la reconnaissance de formes, la vision par ordinateur, la robotique et la science des données. Ils permettent de détecter des structures complexes dans les données sans avoir besoin d’une supervision humaine, ce qui peut être très utile pour gagner du temps et pour automatiser les tâches.
