Apprentissage supervisé et non supervisé: quelle est la différence ?

La principale différence entre le machine learning supervisé et non supervisé réside dans le type de données utilisé. L'apprentissage supervisé utilise des données d'entraînement étiquetées, contrairement à l'apprentissage non supervisé.

Plus simplement, les modèles d'apprentissage supervisé ont une compréhension de base de ce que des valeurs de sortie correctes devraient être.

Avec l'apprentissage supervisé, un algorithme utilise un échantillon d'ensemble de données pour s'entraîner à faire des prédictions, et s'ajuste de manière itérative afin de minimiser les erreurs. Ces ensembles de données sont étiquetés à des fins de contexte et fournissent les valeurs de sortie souhaitées pour permettre au modèle de donner une réponse "correcte".

À l'inverse, les algorithmes d'apprentissage non supervisé fonctionnent indépendamment pour apprendre la structure inhérente des données, sans conseils ni instructions spécifiques. Il vous suffit de fournir des données d'entrée non étiquetées et de laisser l'algorithme identifier tout modèle naturellement présent dans l'ensemble de données.

Bien que le type de données soit le moyen le plus simple de différencier ces deux approches, chacune a des objectifs et des applications différents qui les distinguent également les unes des autres.

Les modèles d'apprentissage supervisé sont davantage axés sur l'apprentissage des relations entre les données d'entrée et de sortie. Par exemple, un modèle supervisé peut être utilisé pour prédire les heures de vol en fonction de paramètres spécifiques, tels que les conditions météorologiques, le trafic aéroportuaire, les heures de pointe, etc.

D'un autre côté, l'apprentissage non supervisé est plus utile pour découvrir de nouveaux modèles et relations dans des données brutes et non étiquetées. Les modèles d'apprentissage non supervisés, par exemple, peuvent servir à identifier des groupes d'acheteurs qui achètent ensemble des produits associés afin de proposer d'autres articles à recommander à des clients similaires.

Par conséquent, le machine learning supervisé et non supervisé est déployé pour résoudre différents types de problèmes. Le machine learning supervisé est adapté aux tâches de classification et de régression, telles que les prévisions météorologiques, les changements de prix, l'analyse des sentiments et la détection de spam. Alors que l'apprentissage non supervisé est plus couramment utilisé pour l'analyse exploratoire des données et les tâches de clustering, telles que la détection d'anomalies, la visualisation du big data ou la segmentation de la clientèle.

Maintenant que vous comprenez les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, quelle approche vous convient le mieux ?

Le choix de la bonne approche dépend de vos objectifs et exigences globaux, des cas d'utilisation que vous souhaitez résoudre et de l'approche globale de votre équipe en matière d'analyse, de traitement et de gestion des données.

En règle générale, vous devez prendre en compte les éléments suivants au moment de choisir l'option la plus adaptée à votre organisation.

• Vos données sont-elles étiquetées ou non ? L'apprentissage supervisé nécessite des ensembles de données étiquetés. Vous devrez évaluer si votre organisation dispose du temps, des ressources et de l'expertise nécessaires pour valider et étiqueter les données.
• Quels sont vos objectifs ? Il est important de déterminer le type de problème que vous essayez de résoudre et de déterminer si vous essayez de créer un modèle de prédiction, ou si vous cherchez à découvrir de nouveaux insights ou des schémas cachés dans les données.
• De quels types d'algorithmes avez-vous besoin ? Lorsque vous choisissez l'approche la mieux adaptée à votre organisation, il est également important d'évaluer si des algorithmes peuvent prendre en charge le volume de données et correspondre aux dimensions requises, comme le nombre de fonctionnalités et d'attributs.

Le choix entre apprentissage supervisé et non supervisé dépend du problème spécifique que vous souhaitez résoudre, des données dont vous disposez, et si vous disposez des outils et de l'expérience nécessaires pour créer et gérer vos modèles.

Vous ne savez pas si l'une de ces options vous convient ? Une troisième approche peut aussi être envisagée: l'apprentissage partiellement supervisé.

L'apprentissage partiellement supervisé combine des aspects de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage non supervisé. Les techniques de machine learning qui appartiennent à cette catégorie utilisent des données étiquetées et non pour entraîner un modèle prédictif.

L'apprentissage partiellement supervisé utilise une petite quantité de données étiquetées pour entraîner un modèle initial, qui peut être utilisé pour prédire des étiquettes sur une plus grande quantité de données non étiquetées. Le modèle est ensuite appliqué de manière itérative aux données étiquetées initialement et aux données avec étiquettes prédites (pseudo-étiquettes). Vous ajouterez ensuite vos prédictions les plus précises à l'ensemble de données étiqueté et vous répéterez le processus pour continuer à améliorer les performances de votre modèle.