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L'apprentissage non supervisé est une approche d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données qui ne contient pas d'étiquettes ou de résultats attendus. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où le modèle reçoit des exemples étiquetés pour apprendre à faire des prédictions, l'apprentissage non supervisé explore la structure intrinsèque des données et tente de découvrir des motifs, des relations ou des groupes naturels sans orientations préalables.

Voici comment fonctionne l'apprentissage non supervisé :

1. Ensemble de Données Non Étiquetées : Les données d'entraînement ne contiennent pas d'étiquettes ou de résultats attendus. L'objectif est d'explorer la structure sous-jacente des données sans avoir d'informations préalables sur les catégories.

2. Clustering : Le clustering est l'une des tâches les plus courantes en apprentissage non supervisé. Il vise à regrouper les observations similaires en clusters ou en groupes. Les membres d'un même groupe sont plus similaires entre eux qu'avec les membres d'autres groupes.

3. Réduction de Dimension : La réduction de dimension est une autre tâche fréquente. Elle cherche à représenter les données dans un espace de dimension inférieure tout en préservant autant que possible l'information importante. Cela peut aider à visualiser et à comprendre la structure des données.

4. Détection d'Anomalies : L'apprentissage non supervisé peut également être utilisé pour détecter des anomalies ou des valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Les anomalies sont des observations qui diffèrent significativement du modèle sous-jacent appris à partir des données.

5. Autoencodeurs : Les autoencodeurs sont des architectures de réseaux neuronaux utilisées en apprentissage non supervisé. Ils apprennent à représenter les données d'entrée de manière compacte, puis à les reconstruire à partir de cette représentation.

6. Associations et Règles d'Association : L'apprentissage non supervisé peut être utilisé pour découvrir des associations et des règles intéressantes entre les différentes caractéristiques d'un ensemble de données.

7. Exemples d'Applications :

   • Clustering : Regrouper des clients en segments de marché en fonction de leurs comportements d'achat.
   • Réduction de Dimension : Représenter des documents texte dans un espace vectoriel de dimension réduite.
   • Détection d'Anomalies : Identifier des transactions frauduleuses dans des données financières.
   • Segmentation d'Images : Regrouper des pixels similaires dans une image.

8. Évaluation : L'évaluation de l'apprentissage non supervisé peut être plus subjective et dépend souvent de la tâche spécifique. Par exemple, dans le clustering, on peut évaluer la cohérence des groupes formés.

L'apprentissage non supervisé est particulièrement utile lorsque l'on souhaite explorer des structures sous-jacentes dans des données sans avoir de labels préalables. Il est utilisé dans divers domaines, y compris l'exploration de données, l'analyse de texte, la vision par ordinateur, et d'autres domaines où la structure des données peut être découverte de manière autonome.