Unsupervised Learning

L'apprentissage non supervisé est une branche du machine learning qui se concentre sur l'analyse de données non étiquetées. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné avec des données étiquetées (c'est-à-dire des données où les résultats sont déjà connus), l'apprentissage non supervisé cherche à découvrir des structures sous-jacentes, des regroupements ou des relations dans les données sans aucune direction ou instruction explicite.

L'origine de l'apprentissage non supervisé remonte aux débuts de l'intelligence artificielle et des statistiques, où les chercheurs ont commencé à s'intéresser à la capacité des algorithmes à trouver des motifs dans les données brutes. Les principes fondamentaux reposent sur des techniques telles que le clustering, la réduction de dimensionnalité et l'analyse de densité. Ces méthodes permettent d'extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données, souvent désordonnées et complexes.

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé incluent, entre autres, le k-means, l'algorithme des voisins les plus proches (KNN), l'analyse en composantes principales (PCA) et les modèles de mélange gaussien (GMM). Chaque technique a ses propres applications et peut être utilisée pour résoudre différents types de problèmes, allant de la segmentation de clients à la détection d'anomalies.

En résumé, l'apprentissage non supervisé est essentiel pour explorer des ensembles de données sans étiquettes préalablement définies, permettant aux chercheurs et aux analystes de découvrir des structures cachées qui pourraient autrement rester inaperçues.