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Apprentissage non supervisé (ou unsupervised learning)

L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique où un modèle d'intelligence artificielle découvre des structures cachées dans des données sans aucune guidance préalable. C'est un peu comme si vous aviez un grand sac de pièces de puzzle mélangées, mais sans l'image de la boîte comme référence, donc vous ne savez pas à quoi ressemblera l'image finale. L'apprentissage non supervisé consiste à comprendre comment les pièces s'assemblent, à chercher des similitudes ou des groupes sans savoir quel sera le résultat final.

Pourquoi est-ce important ?

L'apprentissage non supervisé est crucial car il permet aux machines de découvrir des motifs, des clusters ou des associations inconnus dans les données, qui pourraient être inaperçus pour l'oeil humain. Contrairement à l'apprentissage supervisé, il ne nécessite pas de données étiquetées, ce qui le rend particulièrement utile lorsque de telles étiquettes ne sont pas disponibles. C'est une technique fondamentale pour comprendre les structures complexes des données et découvrir des connaissances non triviales.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'apprentissage non supervisé est largement utilisé dans une variété de domaines pour la détection d'anomalies, la segmentation de clients, la recommandation de produits, et plus encore. Par exemple, il peut être utilisé pour détecter des transactions frauduleuses dans le domaine bancaire, pour identifier des groupes de clients ayant des comportements d'achat similaires dans le commerce électronique, ou pour recommander des films ou des chansons similaires à ceux que vous avez aimés dans les plateformes de streaming. De plus, il est également couramment utilisé dans la recherche scientifique pour découvrir des structures cachées dans les données.

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