L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont les approches de base du machine learning. La principale différence entre les deux méthodes réside dans les données, mais cela conduit à d'autres éléments distinctifs.
L'intelligence artificielle est presque devenue le centre de toute innovation technologique d'aujourd'hui. Elle permet aux machines et aux logiciels de résoudre des tâches complexes sans aucune intervention humaine. Pour y parvenir, dans le cadre de l'apprentissage automatique, les systèmes intelligents commencent par apprendre à partir de données de formation. Découvrez les deux approches principales du machine learning et apprenez à les différencier.
Apprentissage supervisé et non supervisé : définitions
En termes d'intelligence artificielle, le mot « apprentissage » fait généralement référence au machine learning ou à l'apprentissage automatique. Il s'agit de permettre aux machines ou aux programmes informatiques d'apprendre à résoudre un problème et à s'améliorer sans l'aide des humains. Tout processus d'apprentissage repose sur le fait d'alimenter ces systèmes de données à partir desquelles ils apprennent à effectuer différentes tâches.
Il existe deux approches principales pour apprendre à partir des données : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
L'apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé consiste à utiliser des ensembles de données étiquetées pour former un algorithme de machine learning. Ladite supervision tient au fait que les étiquettes sur les données aident le modèle à prédire des résultats avec précision. Autrement dit, les données de formation contiennent déjà les réponses correspondantes aux sorties attendues.
Les tâches principales d'un algorithme entraîné à l'aide de données étiquetées correspondent généralement à la classification ou à la régression. La classification consiste à attribuer une catégorie spécifique aux données d'entrée. D'autre part, un algorithme de régression vise à prédire une valeur de sortie à l'aide des données d'apprentissage.
L'apprentissage non supervisé
L'approche de l'apprentissage non supervisé est basée sur l'utilisation de données non étiquetées pour former un modèle. En d'autres termes, l'algorithme apprend par lui-même à découvrir des informations à partir d'un ensemble de données. Il est surtout utilisé pour le clustering et l'association. Le clustering, aussi appelé regroupement ou mise en cluster, consiste à regrouper les données en fonction de leurs similitudes ou de leurs différences. Pour sa part, l'association consiste à identifier les relations entre les variables d'un ensemble de données. Par ailleurs, il existe d'autres types d'algorithmes comme les auto-encodeurs qui sont utilisés pour la réduction de la dimensionnalité.
Les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé
La différence la plus évidente réside dans l'état des données d'entrées. Pour faire des prédictions précises, l'apprentissage supervisé implique une première intervention humaine pour étiqueter les données. Le modèle s'entraîne ensuite de manière répétée pour s'ajuster au fur et à mesure des prédictions.
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En revanche, l'apprentissage non supervisé identifie des modèles dans les ensembles de données de manière complètement autonome. Néanmoins, les résultats peuvent être moins précis, ce qui nécessite une validation par des humains.
Mais la différence entre les données d'entrées suggère aussi que ces deux types d'apprentissage ont des utilités différentes.
Utilisations
Avec une approche supervisée, le résultat attendu est préalablement connu. De ce fait, le modèle d'apprentissage permet de faire une prédiction à partir d'une expérience précédente. Par contre, l'utilisation de données non étiquetées aboutit à de nouvelles informations. Autrement dit, une approche non supervisée aide à trouver des modèles inconnus permettant par la suite d'identifier de nouvelles caractéristiques.
Pour mieux comprendre la différence, prenons quelques exemples. La détection des spams dans les emails, l'analyse des sentiments et la prévision de prix se basent sur des faits connus. En d'autres termes, pour ces tâches, un modèle s'entraîne sur des données étiquetées. D'autre part, pour détecter des anomalies ou faire de nouvelles recommandations, le modèle doit lui-même trouver les informations nécessaires dans les données.
Complexité et précision
Le fait que l'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées en fait une méthode plus simple. Les humains interviennent au début pour étiqueter les données. Cependant, l'étiquetage manuelle des données prend beaucoup de temps et nécessite de l'expertise.
En utilisant des données non étiquetées, l'apprentissage non supervisé, quant à lui, requiert des outils plus puissants. De plus, afin d'obtenir les résultats attendus, cette technique implique une formation plus complexe sur le plan informatique.
Par ailleurs, la supervision conduit généralement à des résultats précis tandis que l'absence de supervision donne des résultats moins fiables. Des humains doivent alors interviennent vers la fin pour valider les variables de sortie.
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