Les cadres d'apprentissage automatique d'apprentissage supervisé et non supervisé sont utilisés pour résoudre une série de problèmes en comprenant les connaissances et les indicateurs de performance du cadre. Les réseaux neuronaux convolutifs, qui sont des systèmes de traitement de l'information constitués de composants de traitement multiples ou sensiblement interconnectés, utilisent ces approches d'apprentissage supervisé et non supervisé dans une large gamme d'applications.
Cet article vous aidera à comprendre comment les deux paradigmes de l'approche d'apprentissage automatique fonctionnent en détail avec une comparaison côte à côte pour faciliter la différenciation.
Faits marquants
- L'apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées pour la formation, tandis que l'apprentissage non supervisé fonctionne avec des données non étiquetées.
- Les algorithmes d'apprentissage supervisé prédisent les résultats en fonction des données d'entrée, tandis que les algorithmes d'apprentissage non supervisé découvrent des modèles et des structures dans les données.
- L'apprentissage supervisé est meilleur pour les tâches de classification et de régression, tandis que l'apprentissage non supervisé excelle dans le regroupement et la réduction de la dimensionnalité.
Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour apprendre la relation entre les variables d'entrée et les variables de sortie. L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme trouve lui-même des modèles ou des structures, utilisés pour regroupement et la détection d'anomalies.
L'une des approches liées aux algorithmes d'apprentissage et à l'apprentissage automatique est l'apprentissage supervisé, qui consiste à attribuer des informations étiquetées pour en dériver un modèle ou un objectif fonctionnel spécifique.
Il est important de mentionner que l'apprentissage supervisé implique l'attribution d'un élément d'entrée, un tableau tout en projetant la valeur de sortie la plus souhaitable, connue comme le facteur critique déterminant le résultat de l'apprentissage supervisé. La caractéristique la plus importante de l’apprentissage supervisé est que les informations requises sont connues et correctement catégorisées.
L'apprentissage non supervisé, d'autre part, est un autre type de paradigme qui déduit des corrélations à partir d'informations d'entrée non structurées et dérive un résultat basé sur ses relations déduites. L'apprentissage non supervisé cherche à extraire la hiérarchie et les connexions des données brutes.
Il n'y a aucune exigence de surveillance dans l'apprentissage non supervisé. Au lieu de cela, un audit interne est effectué seul à partir des données d'entrée saisies par l'opérateur.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Apprentissage supervisé | Apprentissage non supervisé |
|---|---|---|
| Types | Il existe deux types de problèmes qui peuvent être résolus avec l'apprentissage supervisé. c'est-à-dire classification et régression | Le regroupement et l'association sont deux types de problèmes qui peuvent être résolus à l'aide d'un apprentissage non supervisé. |
| Relation sortie-entrée | La sortie est calculée selon le cadre alimenté et l'entrée est analysée. | La sortie est calculée indépendamment et l'entrée est analysée uniquement. |
| Précision | Très précise. | Il peut parfois être inexact. |
| Temps | Une analyse hors ligne et du cadre d'entrée a lieu. | En temps réel dans la nature. |
| Le niveau de complexité d'analyse et de calcul est élevé. | Le rapport d'analyse est plus élevé mais la complexité de calcul est plus faible. |
Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?
La technique d'apprentissage supervisé consiste à programmer un système ou une machine dans lequel l'ordinateur reçoit des exemples de formation et une séquence d'objectifs (modèle de sortie) pour accomplir une tâche. Le terme « superviser » signifie superviser et diriger les tâches et les activités.
Mais où peut-on utiliser l'IA supervisée ? Il est principalement utilisé dans la régression de reconnaissance de formes, le clustering et les neurones artificiels.
Le système est dirigé par des informations chargées dans le modèle, ce qui facilite l'anticipation des occurrences futures, tout comme la découpe des données dans un algorithme prédéfini et l'attente de résultats similaires à partir d'une occurrence similaire plus tard. La formation se fait avec des échantillons étiquetés.
La séquence d'entrée des réseaux de neurones entraîne la structure, qui est également liée aux sorties.
L'algorithme "apprend" à partir des données de test par une stratégie répétée a prouvé l'information et optimisé pour la bonne réponse dans la classification approfondie. Bien que les techniques d'apprentissage supervisé soient plus fiables que les méthodes d'apprentissage non supervisées, elles nécessitent une intervention humaine pour catégoriser correctement les données.
La régression est une technique statistique permettant de déterminer le lien entre une variable prédictive et une ou plusieurs variables exogènes, et elle est couramment utilisée pour prévoir des événements futurs. Régression linéaire L'analyse est utilisée parce qu'il n'y a qu'un seul facteur indépendant mais une seule variable de résultat.
Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?
L'apprentissage non supervisé est le prochain type d'algorithme de réseau neuronal utilisant des données brutes non structurées pour tirer des conclusions. L'apprentissage automatique non supervisé vise à découvrir des modèles ou des regroupements sous-jacents dans des données qui n'ont pas été étiquetées.
Il est le plus souvent utilisé pour l'exploration de données. L'apprentissage non supervisé se distingue par le fait que la source ou la destination est inconnue.
Par rapport à l'apprentissage surveillé, l'apprentissage automatique non supervisé permet aux utilisateurs d'exécuter un traitement de données plus complexe. D'autre part, l'apprentissage automatique non supervisé pourrait être plus erratique que d'autres approches d'apprentissage spontané.
Segmentation, la détection d'anomalies, les neurones artificiels et d'autres techniques d'apprentissage non supervisé en sont des exemples.
Parce que nous n'avons presque aucune connaissance des données, les classificateurs non supervisés sont plus difficiles que les classificateurs. Le regroupement d'échantillons comparables, la transformation en ondelettes et les modèles d'espace vectoriel sont des problèmes d'apprentissage non supervisés courants.
La technique non supervisée des algorithmes d'apprentissage se produit en temps réel, c'est-à-dire que le paradigme se déroule avec un retard de zéro %, et la sortie est calculée dans un outil naturel, toutes les données d'entrée étant évaluées et étiquetées devant l'opérateur, ce qui lui permet de comprendre plusieurs styles d'apprentissage et la catégorisation des données brutes. Le principal avantage de la technique d'apprentissage non supervisé est le traitement des données en temps réel.
Principales différences entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé
- L'apprentissage supervisé est utilisé pour les problèmes de régression et de classification, tandis que l'apprentissage non supervisé est utilisé à des fins d'association et de différenciation.
- Les données d'entrée et un cadre sont transmis au paradigme d'apprentissage supervisé, tandis que seules les données d'entrée sont transmises au cadre d'apprentissage non supervisé.
- Des résultats exacts et précis sont obtenus grâce à un apprentissage supervisé, alors que, dans un apprentissage non supervisé, le résultat n'est pas toujours exact.
- La rétroaction est obtenue dans l'apprentissage supervisé, alors qu'aucun mécanisme de prise de rétroaction n'est disponible pour l'apprentissage non supervisé.
- L'apprentissage supervisé utilise une analyse hors ligne, tandis que l'apprentissage non supervisé est de nature en temps réel.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Dernière mise à jour : 13 juillet 2023
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Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
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