Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ? Définition et explication du concept

Contrairement à l'apprentissage supervisé qui construit un modèle à partir de données étiquetées, l'apprentissage non supervisé se concentre sur l'identification de clusters ou de groupes depuis des données ni classées ni étiquetées. Découvrez ce qu’il faut savoir sur cette approche d'apprentissage automatique.

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Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé désigne une sous-discipline du Machine Learning, utilisé pour explorer et découvrir des informations cachées dans des ensembles de données non étiquetées. Les algorithmes utilisés apprennent à détecter des motifs ou à former des groupes dans les données, nécessitant peu d'intervention humaine. Mathématiquement, il s'agit d’observer plusieurs réalisations d'un vecteur X et d’estimer la distribution de probabilité p(X) associée à ces réalisations.

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Apprentissage supervisé

De son côté, l’apprentissage supervisé permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer grâce à l'expérience, sans le besoin d'être explicitement programmés. L'objectif est de créer des modèles prédictifs capables de traiter des données et d'apprendre de manière autonome.

Tout comme le cerveau humain acquiert des connaissances en assimilant des informations, l'apprentissage automatique utilise des entrées, telles que des données d'entraînement ou des graphiques de connaissances, pour comprendre les entités, les domaines et les relations entre eux.

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Apprentissage supervisé VS apprentissage non supervisé

L'apprentissage supervisé et non supervisé se distinguent donc par la nature de leurs données d'entrée. En apprentissage supervisé, le modèle s'appuie sur des données d'entrée et de sortie étiquetées, tandis qu'en apprentissage non supervisé, il travaille uniquement à partir de données non étiquetées pour identifier des structures ou des classifications. 

Le but d’un modèle non supervisé consiste à découvrir des informations à partir d'un large ensemble de données, tandis qu'en apprentissage supervisé, il s’agit de prédire des valeurs de sortie pour de nouvelles données.

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Et l’apprentissage semi-supervisé ?

Comme son nom l’indique, l’apprentissage semi-supervisé combine à la fois des données étiquetées et non étiquetées dans le processus de formation du modèle. Cette méthode s'appuie principalement sur un grand volume de données non labellisées, tout en utilisant une fraction de données labellisées pour guider l'apprentissage. 

Une technique semi-supervisée se positionne ainsi entre : 

• l'apprentissage supervisé, où toutes les données sont étiquetées ; 
• l'apprentissage non supervisé, qui exploite uniquement des données non étiquetées.

L'idée clé derrière l'apprentissage semi-supervisé est de tirer parti des données non étiquetées, souvent plus abondantes et faciles à obtenir, tout en utilisant les données labellisées pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle. En utilisant une petite quantité de données labellisées, le modèle est capable de mieux généraliser. Résultat : on constate une réduction des besoins en étiquetage manuel, coûteux et laborieux, tout en conservant une performance proche de celle des modèles d'intelligence artificielle entièrement supervisés. 

Ce type d'apprentissage se révèle particulièrement utile dans les situations où l'étiquetage des données est difficile, onéreux ou chronophage (traitement d'images, reconnaissance vocale, bio-informatique…).

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Les différents types de classification en apprentissage non supervisé

Classification hiérarchique (CAH)

La classification hiérarchique, ou classification ascendante hiérarchique (CAH), est un algorithme non supervisé qui peut être agglomératif ou divisif. En mode agglomératif, chaque point de données commence comme un groupe distinct, avant d’être fusionné progressivement en fonction de leur similarité pour ne former qu’un seul groupe. 

Quatre méthodes différentes sont le plus souvent utilisées pour évaluer la similarité :

• La liaison de Ward
• La liaison moyenne
• La liaison complète
• La liaison simple

La distance euclidienne est souvent utilisée, bien que d'autres mesures comme la distance de Manhattan soient également mentionnées.

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Classification Exclusive / Chevauchante (K-MEANS)

La classification exclusive stipule qu'un point de données appartient à un seul et même groupe. L'algorithme K-means est un exemple typique de cette approche, où les points sont répartis en K groupes en fonction de leur proximité avec les centroïdes de chaque groupe. Un K élevé entraîne des groupes plus petits et plus précis, tandis qu'un K faible produit des groupes plus larges. K-means est souvent utilisé pour la segmentation de marché, la classification de documents, et la segmentation ou compression d'images.

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Clasification Probabiliste (Modèles de mélange gaussien)

Un modèle probabiliste est, quant à lui, utilisé pour résoudre des problèmes d'estimation de densité ou de classification « incertaine ». Dans ce type de classification, les points de données sont assignés à des groupes selon la probabilité qu'ils appartiennent à une distribution spécifique. Le modèle de mélange gaussien (GMM) est l'une des approches probabilistes les plus couramment utilisées pour ce type de classification.

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Les règles d’association pour les relations entre variables

Par définition, l'apprentissage par association de règles est un type d'apprentissage automatique non supervisé utilisé pour identifier des relations ou des corrélations intéressantes entre des variables dans de grands ensembles de données. Celles-ci sont principalement utilisées dans l'analyse des transactions, dans le but de découvrir des relations cachées entre différents éléments.

Son principe repose sur la recherche de modèles du type « si A, alors B ». Autrement dit, si une variable ou un ensemble de variables est observé, il est probable qu'une autre variable soit également présente.

Trois mesures principales caractérisent les règles d'association :

• Le support, qui indique la fréquence d'apparition de l'ensemble de variables dans les données. Par exemple, si un ensemble {A, B} apparaît dans 20 % des transactions, son support est de 0,20.
• La confiance, qui mesure la probabilité qu'un élément B soit présent, sachant que A est déjà présent. Si la confiance est de 80 %, cela signifie que dans 80 % des cas où A est observé, B l'est également.
• Le lift, qui évalue la force de la relation entre A et B. Un lift supérieur à 1 indique que la présence de A augmente la probabilité de présence de B, ce qui traduit une relation positive entre ces variables.

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Pré-traitement de données pour l’apprentissage non supervisé 

Réduction de dimensionnalité

La réduction de dimensionnalité s’affiche comme une étape incontournable du pré-traitement des données en apprentissage non supervisé. Cette technique a pour but de réduire le nombre de caractéristiques ou de variables dans un ensemble de données, tout en conservant le plus d'informations possibles. L'objectif est de faciliter la représentation des données tout en limitant la perte d'informations essentielles pour la tâche d'apprentissage.

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Analyse en composantes principales

L'analyse en composantes principales (ACP) est un algorithme de réduction de dimensionnalité qui compresse les données en extrayant des composantes principales. Chaque composante capture la direction de la variance maximale, tout en étant orthogonale aux précédentes, ce qui réduit les redondances dans les données.

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Décomposition en valeurs singulières uniques

La décomposition en valeurs singulières (DVS) décompose une matrice AAA en trois matrices : UUU, SSS et VTV^TVT.  Ici, UUU et VVV sont des matrices orthogonales, et SSS est une matrice diagonale contenant les valeurs singulières de AAA. Tout comme l'ACP, la DVS est fréquemment utilisée pour réduire le bruit et compresser des données, comme les images.

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Les autoencodeurs

Les autoencodeurs utilisent des réseaux de neurones pour compresser les données d'entrée et générer ensuite une nouvelle représentation de celles-ci. La couche cachée joue un rôle de goulot d'étranglement pour réduire la dimension de la couche d'entrée avant la reconstruction dans la couche de sortie. L'étape de compression de la couche d'entrée à la couche cachée est appelée « codage », tandis que la reconstruction de la couche cachée à la couche de sortie est désignée par « décodage ».

Récap de l’apprentissage non supervisé 

Les points forts de l’apprentissage non supervisé 

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont particulièrement efficaces pour traiter des tâches complexes, telles que l'organisation et la structuration de vastes ensembles de données en clusters distincts. En utilisant ces techniques, il est possible de découvrir des modèles et des structures cachées qui n'étaient pas apparents auparavant. Ces algorithmes sont capables de segmenter les données en groupes naturels, facilitant ainsi la détection de tendances et de relations non identifiées auparavant.

Les algorithmes non supervisés jouent également un rôle crucial dans l'extraction de caractéristiques pertinentes pour la classification des données. En analysant les données de manière autonome, ils peuvent révéler des attributs ou des regroupements significatifs, qui aident à organiser et à interpréter les informations. Cela offre des bases solides pour des analyses ultérieures et de meilleures prises de décision.

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Les points faibles de l’apprentissage non supervisé

Si l'apprentissage non supervisé offre de nombreux avantages, il présente également certains défis lorsque les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent sans supervision humaine. En voici quelques-uns :

• La gestion de grands volumes de données d'entraînement peut entraîner une complexité de calcul élevée.
• Les modèles nécessitent bien souvent des périodes d'entraînement plus longues.
• Un risque accru de produire des résultats inexacts.
• Une intervention humaine peut s’avérer obligatoire pour valider les variables de sortie.
• Un manque de clarté sur les critères utilisés pour regrouper les données.

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