Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui vise à automatiser et à améliorer les processus de prise de décision. Dans le domaine de l’IA, il existe principalement deux types d’apprentissage : supervisé et non supervisé. Alors, quelles sont les différences entre ces deux techniques d’apprentissage ? L’objectif de cet article est de démystifier ces deux termes et de donner au lecteur un aperçu de leur fonctionnement.
Comprendre l’apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une branche de l’intelligence artificielle où les algorithmes sont formés à partir d’un ensemble de données étiquetées. Ces données incluent l’entrée ainsi que la sortie attendue, qui est utilisée pour entraîner l’algorithme à prédire la bonne réponse. En d’autres termes, chaque donnée d’entrée est associée à une étiquette ou à une classe, et l’objectif est que l’algorithme puisse apprendre à prédire cette étiquette à partir de nouvelles données d’entrée.
Exemples d’applications
Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont largement utilisés dans divers domaines tels que la détection de spam, la reconnaissance faciale, la prévision de la météo, et bien d’autres. Dans tous ces cas, l’algorithme apprend à partir de données étiquetées et applique ensuite ce qu’il a appris à de nouvelles données.
Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé?
L’apprentissage non supervisé, quant à lui, est une technique d’apprentissage automatique où les algorithmes sont formés à partir de données non étiquetées. Ceci signifie qu’au lieu d’entraîner l’algorithme à partir de données associées à une étiquette ou une classe, l’algorithme découvre des structures et des motifs cachés dans les données à partir desquelles il peut tirer des conclusions.
Exemples d’applications
Les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont utilisés dans des scénarios où il est difficile, voire impossible, de former un algorithme à partir de données étiquetées. Cela inclut, par exemple, la segmentation du marché en marketing, où l’algorithme est utilisé pour diviser un marché en groupes homogènes basés sur des caractéristiques communes. Une autre application typique est la détection d’anomalies, où l’algorithme est utilisé pour identifier des comportements anormaux, par exemple, la détection de fraudes ou de comportements suspects sur un réseau.
Sur une note finale, bien que l’apprentissage supervisé et non supervisé soient deux techniques d’apprentissage différentes en IA, ils ne sont pas mutuellement exclusifs. Ils peuvent être utilisés en tandem pour améliorer la performance de votre système d’IA et pour adresser une gamme de problèmes plus large. Comprendre leur différence et savoir quand utiliser l’un au lieu de l’autre peut avoir un impact significatif sur l’efficacité et l’efficience de votre système d’IA.