Dans le domaine du Machine Learning, divers apprentissages sont mis en pratique. Il existe ainsi l’apprentissage automatique supervisé et l’apprentissage automatique non supervisé. Sur le plan technique, ces termes renvoient au fait que les données brutes utilisées pour l’entraînement des algorithmes aient été préalablement étiquetées ou non. Même si l’apprentissage supervisé et non supervisé font, tous les deux, partie de l’apprentissage automatique, les deux n’ont pas le même principe de fonctionnement. En outre, les algorithmes mis en pratique pour l’un sont différents de ceux de l’autre. Découvrez ainsi quelle est la véritable différence entre ces deux types d’apprentissage du Machine Learning.
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Qu’est-ce que l’apprentissage automatique supervisé ?
En Machine Learning, lorsqu’on parle d’apprentissage automatique supervisé, on fait référence à une méthode qui consiste à entraîner un modèle en le nourrissant de données qui ont été étiquetées ou annotées au préalable. Les applications de ce type d’apprentissage sont nombreuses. D’ailleurs dans la définition du Machine Learning, on se rend compte que l’apprentissage supervisé est utilisé dans plusieurs domaines. On peut citer par exemple le traitement automatique du langage, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la robotique et la bio-informatique. Aussi, l’apprentissage supervisé est utilisé pour la détection de spams dans les mails et la gestion des chatbots et voicebots. A partir de cette méthode, sont également développées des technologies embarquées qui sont dédiées aux véhicules autonomes.
Différents algorithmes sont utilisés dans le cadre d’un apprentissage supervisé. C’est le cas de la régression linéaire, la régression logistique, la machine à vecteur de support (SVM) et l’arbre de décisions avec différentes variables de sortie. Il existe aussi l’algorithme k-NN permettant de réaliser des tests et la classification naïve bayésienne afin de catégoriser des volumes de données importants.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique non supervisé ?
Concernant l’apprentissage automatique non supervisé, il s’agit d’une méthode qui consiste à entraîner des modèles sans au préalable faire d’étiquetage manuel ou automatique des données. C’est en fonction de leur similitude que les algorithmes rassemblent les données, sans qu’un humain n’intervienne. Par cet apprentissage, des données ou individus qui présentent des caractéristiques ou des structures communes sont détectées. Cette technologie sert au développement d’un moteur de recommandation de produits mis au point dans le but de proposer à un visiteur des produits en fonction des appétences des clients qui présentent les mêmes caractéristiques.
Le clustering est l’algorithme le plus utilisé en apprentissage non supervisé. Son principe de fonctionnement est le regroupement des données hétérogènes en groupes de données qui ont des caractéristiques homogènes. Cet algorithme permet de réaliser des segmentations de clients qui présentent des caractéristiques et des comportements communs. Il existe de nombreux types d’algorithmes de clustering. Les K-moyennes font partie des plus populaires. On peut également citer le clustering hiérarchique et le clustering par décalage moyen. Le dernier cité est un algorithme basé sur une fenêtre glissante tentant de trouver des zones denses de points de données. Le clustering par décalage moyen est basé sur un centroïde, ce qui veut dire que l’objectif est de localiser les points centraux de chaque groupe ou classe. Ce fonctionnement met à jour les candidats afin que les points centraux soient la moyenne des points au niveau de la fenêtre glissante. Ensuite, les fenêtres candidates sont filtrées à une étape de post-traitement dans le but de faire disparaître les quasi-doublons. Cela aboutit à la formation d’un dernier ensemble de points centraux et leurs groupes correspondants.
Mise en évidence de la différence entre les deux types d’apprentissage
L’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé relèvent tous les deux de l’intelligence artificielle. Dans le premier type d’apprentissage, l’humain intervient pour orienter l’algorithme sur la voie de l’apprentissage en lui fournissant des exemples qu’il trouve probants après les avoir au préalablement étiquetés des résultats escomptés. L’algorithme apprend donc de chaque exemple en ajustant ses paramètres en réduisant l’écart entre le résultat obtenu et le résultat attendu.
Concernant l’apprentissage non supervisé, il s’agit d’un apprentissage par la machine qui se fait de façon totalement autonome. On communique des données à la machine sans au préalable lui fournir des exemples de résultats attendus en sortie.
La différence entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé apparaît ainsi clairement. S’il faut une intervention humaine dans le premier type d’apprentissage, ce n’est pas le cas dans le deuxième type.