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Qu'est-ce que Apprentissage non supervisé ?

Méthode d'apprentissage automatique qui découvre des regroupements ou des structures dans des données sans étiquettes de bonne réponse. On l'utilise pour le clustering, qui regroupe les données semblables (algorithme des k-moyennes, etc.), la réduction de dimension, qui représente les données avec moins de variables (analyse en composantes principales, etc.), ou la détection d'anomalies, qui repère les données très différentes des autres. Elle n'exige pas de préparer des étiquettes, mais la qualité de ses résultats est difficile à évaluer.

Nom japonais: 教師なし学習

« Apprentissage non supervisé » apparaît dans 2 questions d'entraînement réparties sur 1 thèmes, dont Bases de l'apprentissage automatique.

Domaine: Bases de l'apprentissage automatique

S'entraîner : questions sur Apprentissage non supervisé

Lequel des exemples suivants relève de l'apprentissage non supervisé ?

  1. ARépartir les clients en plusieurs groupes aux comportements d'achat semblables, à partir de leur seul historique d'achats
  2. BPrédire les pannes d'un équipement à partir des valeurs de ses capteurs, en prenant comme bonnes réponses l'historique des pannes passées
  3. CApprendre à choisir ses actions dans un jeu de façon à maximiser la récompense obtenue par essais et erreurs
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Réponse : A. Répartir les clients en plusieurs groupes aux comportements d'achat semblables, à partir de leur seul historique d'achats

L'apprentissage non supervisé découvre des regroupements ou des structures dans des données sans étiquettes de bonne réponse. Ses méthodes typiques sont le clustering, qui regroupe les données semblables, et la réduction de dimension, qui représente les données avec moins de variables. Prédire en s'appuyant sur une bonne réponse (panne ou non) relève de l'apprentissage supervisé, et apprendre des actions à partir de récompenses relève de l'apprentissage par renforcement.

« Apprentissage non supervisé » dans les explications

Questions mentionnant « Apprentissage non supervisé » (2)

  1. Lequel des exemples suivants relève de l'apprentissage non supervisé ?
  2. Quelle description de l'analyse en composantes principales (ACP) est correcte ?

Termes associés

Apprentissage supervisé Apprentissage par renforcement Analyse en composantes principales (ACP) Algorithme des k-moyennes (k-means) Apprentissage par transfert (transfer learning) Descente de gradient (gradient descent) Fonction d'activation Matrice de confusion Précision et rappel (precision and recall) Régularisation

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