Lorsqu’un modèle apprend des modèles et partage les informations, il a besoin de données précises pour aider la machine à apprendre ces modèles. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage machine. Grâce à diverses techniques et méthodes, vous entraînez votre machine pour qu’elle puisse effectuer des tâches en utilisant l’intelligence artificielle. Cette technique est une forme populaire d’apprentissage machine, mais elle présente plusieurs défauts.
Nous sommes confrontés à divers défis dans la formation de modèles à l’aide de cette méthode. Tout d’abord, les données d’étiquetage vous gêneront le plus ; vous ne pouvez pas trouver de données étiquetées avec précision pour alimenter le modèle. De plus, les données coûtent cher et parfois, elles ne fonctionnent pas comme vous le souhaitez. Une autre technique est en préparation et doit encore gagner en popularité, vous pouvez donc vous attendre à voir cette technologie progresser à l’avenir.
Cette technique est un apprentissage non supervisé. Cette technique d’apprentissage n’inclut pas de données avec des étiquettes ou des modèles. Au lieu de cela, vous fournissez au modèle des données brutes limitées. L’algorithme de la machine traitera les données, et le résultat sera un nouveau modèle et des étiquettes. Dans cet article, nous aborderons en détail l’apprentissage non supervisé.


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


Dans cette méthode ou technique, vous n’avez pas à superviser ou à partager les données étiquetées avec le modèle. Au lieu de cela, l’algorithme du modèle comprendra automatiquement et commencera à apprendre des données sans être guidé. Le modèle utilisera les données non étiquetées pour identifier de nouveaux modèles et de nouvelles informations grâce à la conception de son algorithme. Grâce à cette méthode, nous pouvons trouver de nouvelles informations non identifiées auparavant.
Ce type de comportement d’apprentissage est similaire à celui des humains. Imaginez comment nous analysons et observons l’environnement pour recueillir les données et comprendre et reconnaître les choses. De même, les machines dont l’algorithme d’apprentissage n’est pas supervisé découvrent des modèles pour trouver des résultats utiles. Par exemple, le système peut identifier la différence entre les chats et les chiens en comprenant à la fois les traits et les caractéristiques des animaux.


Comment fonctionne l’algorithme d’apprentissage non supervisé


Les algorithmes non supervisés fonctionnent sans aucune formation adéquate. Il fonctionne dès qu’il reçoit les données. L’algorithme prend ses propres décisions et trouve des moyens de trier les variables et de vérifier si elles s’emboîtent les unes dans les autres. Un autre avantage de cette méthode est que vous n’avez pas à fournir de données étiquetées. Le système explore les données et définit les règles en conséquence. Il y a un processus défini de travail pour la sortie dans un algorithme d’apprentissage non supervisé. Voici quelques-unes des étapes dans lesquelles cet algorithme fonctionne :

Cet algorithme explore la structure des données et définit son propre modèle.

Il en extrait des informations utiles qui peuvent être utilisées pour analyser les résultats.

Il contribue à rendre le processus décisionnel encore plus productif.
En termes simples, cet algorithme décrit les informations et identifie les catégories afin que vous puissiez facilement comprendre les données à partir de ces informations. Il existe deux techniques principales pour appliquer la technique d’apprentissage non supervisé

Regroupement

Réduction de la dimensionnalité


Réseaux neuronaux non supervisés

Ces réseaux neuronaux sont formés sur les données étiquetées afin de pouvoir identifier la régression et la classification. Cet apprentissage machine est un apprentissage machine supervisé. Ces réseaux de neurones sont également formés directement sur les données non étiquetées par le biais de schémas non supervisés.


Techniques d’apprentissage non supervisé

1.Regroupement

La mise en grappes est l’une des techniques algorithmiques les plus importantes et les plus populaires pour l’apprentissage non supervisé. Cet algorithme trouve le modèle et catégorise la collecte des données. Dans cette méthode, vous pouvez traiter les données et identifier les groupes à partir de ces données. Dans ce type d’apprentissage non supervisé, vous pouvez également définir le nombre de groupes que vous souhaitez trouver. Le regroupement se divise ensuite en différents groupes :

Exclusif
Dans cette méthode de regroupement des données, vous ne pouvez trier les données que de manière à ce qu’une seule donnée ne puisse appartenir qu’à un groupe. L’exemple de cette méthode comprend K-means

Agglomérat
Dans un algorithme d’agglomération, chaque donnée est une grappe. La relation entre les deux grappes diminuera le nombre de grappes dans la sortie. Un exemple de cet apprentissage non supervisé est le clustering hiérarchique.

Chevauchement
L’algorithme de chevauchement inclura chaque donnée dans de multiples grappes de données. Cela signifie que chaque donnée sera incluse dans plus d’une grappe, en fonction des valeurs d’appartenance – par exemple, Fuzzy C-Means.

Probabiliste
Dans cette méthode, les données se répartissent dans le groupe en fonction des facteurs qu’elles incluent. Par exemple, pour les chaussures d’homme, les chaussures de femme, les gants d’homme, les gants de femme, l’algorithme fera deux groupes, gants et chaussures.

2.Réduction de la dimensionnalité

La classification et les problèmes de l’apprentissage machine sont résolus par ces méthodes en fonction de nombreux facteurs. Ces facteurs sont appelés caractéristiques et sont les variables des données. Plus vous fournissez de caractéristiques à l’algorithme, plus il devient difficile de comprendre les ensembles d’apprentissage. Ces caractéristiques sont parfois redondantes et corrélées. C’est alors que vous avez besoin de l’aide de l’algorithme de réduction de la dimensionnalité. Cet algorithme non supervisé réduira les variables aléatoires et obtiendra un principe pour ces variables. L’algorithme le divise en différentes caractéristiques et en extraction de sélection.

Conclusion

Un algorithme d’apprentissage non supervisé est la formation d’une machine à l’aide de données non identifiées et non classifiées. À partir de ces données, l’algorithme détermine les modèles et les similitudes et forme différents groupes. Cet algorithme est différent de l’algorithme supervisé en ce sens qu’il ne nécessite aucune supervision pour l’apprentissage. Par exemple, si vous fournissez au modèle des images de chats et de chiens, il catégorisera les caractéristiques de ces images et fera des groupes de chats et de chiens en fonction des similarités et des dissemblances.