Apprentissage supervisé vs. non supervisé : différences expliquées

Avec la progression des inventions avancées en apprentissage automatique, des stratégies comme l'apprentissage supervisé et non supervisé se répandent davantage sur le marché. Bien que ces deux technologies soient efficaces pour traiter les big data, faire la distinction entre l'apprentissage supervisé et non supervisé dans les logiciels d'apprentissage automatique ouvre la voie à une analyse précise des produits. L'apprentissage supervisé permet aux algorithmes de prédire des tendances invisibles tandis que les algorithmes non supervisés détectent les sentiments, les anomalies ou les corrélations au sein des données d'entraînement. Comme les deux algorithmes d'apprentissage automatique dépendent du type de données d'entraînement fournies au modèle, l'utilisation de logiciels d'étiquetage de données cartographie le besoin exact de services d'étiquetage pour la modélisation prédictive. Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ? L'apprentissage supervisé est un processus où des données d'entrée et de sortie étiquetées sont fournies à l'algorithme de modélisation prédictive pour prévoir la classe de jeux de données invisibles. L'apprentissage non supervisé est un processus où le jeu de données est brut, non structuré et non étiqueté, et les nouvelles données sont classées en fonction des attributs des données d'entraînement non étiquetées. Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ? L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique (ML) qui utilise des ensembles de données étiquetées pour identifier les modèles et les relations entre les données d'entrée et de sortie. Il nécessite des données étiquetées qui consistent en des entrées (ou caractéristiques) et des sorties (catégories ou étiquettes) pour ce faire. Les algorithmes analysent les informations d'entrée puis déduisent la sortie souhaitée. En ce qui concerne l'apprentissage supervisé, nous savons quels types de sorties nous devrions attendre, ce qui aide le modèle à déterminer ce qu'il croit être la bonne réponse. Exemples d'apprentissage supervisé Certaines des applications les plus courantes de l'apprentissage supervisé sont : - Détection de spam : Comme mentionné précédemment, les fournisseurs de messagerie utilisent des techniques d'apprentissage supervisé pour classer le contenu spam et non spam. Cela se fait en fonction des caractéristiques de chaque e-mail (ou entrée), comme l'adresse e-mail de l'expéditeur, la ligne d'objet et le corps du message, et les modèles que le modèle apprend. - Reconnaissance d'objets et d'images : Nous pouvons entraîner des modèles sur un grand ensemble de données d'images étiquetées, telles que des chats et des chiens. Ensuite, le modèle peut extraire des caractéristiques comme les formes, les couleurs, les textures et les structures des images pour apprendre à reconnaître ces objets à l'avenir. - Analyse du sentiment des clients : Les entreprises peuvent analyser les avis des clients pour déterminer leur sentiment (par exemple, positif, négatif ou neutre) en entraînant un modèle à l'aide d'avis étiquetés. Le modèle apprend à associer des mots et des caractéristiques spécifiques à différents sentiments et peut classer de nouveaux avis de clients en conséquence. - Reconnaissance faciale : Les données supervisées étiquetées sont utilisées pour prédire des images étrangères à partir de photos, de vidéos ou de plans en les comparant aux attributs des données d'entraînement. Le modèle d'apprentissage automatique supervisé détecte les caractéristiques faciales et intègre des représentations vectorielles pour comparer les résultats et obtenir la bonne confirmation. - Reconnaissance d'objets : L'apprentissage supervisé est déployé pour détecter des objets ou des éléments non désirés afin de prévenir les obstructions dans les véhicules ou appareils auto-assistés. Il nécessite une supervision humaine minimale pour détecter des objets invisibles et prédire l'action à entreprendre. - Authentification biométrique : En raison de l'augmentation de la précision et de la prédiction, les algorithmes supervisés peuvent également s'attaquer à l'authentification biométrique et prédire efficacement les identifiants des employés. Il utilise à la fois des ensembles de données d'entraînement et de test pour affiner la génération de sortie et authentifier efficacement les individus. - Modélisation prédictive : L'apprentissage supervisé est une stratégie largement acceptée pour prévoir les tendances et les stratégies dans le secteur commercial. Également connue sous le nom de modélisation prédictive, ces exemples incluent la prévision des ventes du prochain trimestre, l'analyse des données de campagnes marketing, la prévision des tendances budgétaires, la personnalisation des flux OTT, etc. - Analyse prescriptive : Dans cette technique, le jeu de données d'entrée est affiné avec une inférence humaine externe qui optimise la qualité de l'analyse effectuée et la génération de sortie. Une sortie précise conduit à une meilleure analyse prescriptive, ce qui implique un mémorandum plus stratégique et façonné pour le cours d'action futur. - Reconnaissance optique de caractères : L'apprentissage supervisé est efficace pour analyser et éditer le texte au format post-données (pdf) car il prédit une corrélation entre la variable dépendante et indépendante et prédit des étiquettes pour le texte. Les réseaux neuronaux alimentés par l'apprentissage supervisé prédisent la nature, le ton et la criticité du texte et les classent dans un format éditable. - Reconnaissance vocale ou reconnaissance de la parole : Cette technique est importante pour dicter des mots parlés et les convertir en commande pour une action. Basé sur l'ensemble de données audio entraîné et testé, les utilisateurs peuvent traiter et convertir des commandes vocales en flux de travail automatisés écrits ou en temps réel. Types de classification d'apprentissage supervisé Il existe plusieurs méthodes de classification en apprentissage supervisé. Pour commencer, le jeu de données est pré-traité, nettoyé et évalué pour les valeurs aberrantes. Les données étiquetées établissent une forte corrélation entre une variable prédite et une variable de résultat. Après le nettoyage des données, le jeu de données est entraîné et testé sur les données étiquetées disponibles pour vérifier l'exactitude et classer les données invisibles. Sur la base de l'entraînement préalable, voici comment l'apprentissage supervisé est utilisé pour classer les objets : Classification binaire Dans la classification binaire, comme mentionné précédemment, le jeu de données est évalué par rapport à la formation d'hypothèses. Cela signifie que si A cause B, alors la valeur de l'hypothèse nulle est vraie et sinon, l'alternative peut être vraie. La classification A ou B est définie comme une classification binaire et il existe cinq types de classification d'apprentissage supervisé : - Régression linéaire : La régression linéaire est une méthode d'analyse de données qui comprend une variable indépendante et une variable dépendante qui partagent une corrélation linéaire sont fournies au modèle pour prédire des résultats continus. Elle peut être effectuée avec des données nominales, discrètes et continues et ces modèles peuvent prédire les tendances ou les prévisions de ventes. - Régression logistique : La régression logistique fonctionne avec des ensembles de données plus importants et rationalise la probabilité de catégorie de la variable pour former de bons modèles d'ajustement. Basé sur la distribution probabiliste, il attribue une catégorie particulière à la variable dépendante. - Arbres de décision : Les arbres de décision suivent une technique basée sur des nœuds pour catégoriser les données en attributs et comprendre les paramètres statistiques pour prédire un résultat spécifique. Le mécanisme de l'arbre de décision suit des règles de décision et est déployé dans la modélisation prédictive et l'analyse des big data. - Séries temporelles : Cette technique est utilisée pour traiter des données séquentielles comme le langage, le budget, les métriques marketing, les prix des actions ou les données d'attribution de campagne. Quelques exemples populaires de modèles de séries temporelles incluent les réseaux neuronaux récurrents, les modèles de mémoire à long terme (LSTM), etc. - Naïve Bayes : Naïve Bayes isole les attributs des données étiquetées et analyse les caractéristiques individuelles, attribue une distribution de probabilité et teste quelle catégorie est la plus appropriée sans surajuster le modèle d'apprentissage automatique. Classification à classes multiples Dans cette technique de classification d'apprentissage supervisé, les données invisibles sont attribuées à plusieurs (jusqu'à trois) catégories ou classes pertinentes en fonction de l'entraînement du modèle. Il existe trois types de classification à classes multiples en apprentissage supervisé : - Forêt aléatoire : La forêt aléatoire combine plusieurs arbres de décision pour renforcer les tests de modèle et améliorer la précision. Cet algorithme est utilisé pour prédire des corrélations plus fortes, moyennant des prédictions ou prédisant des classes pour des ensembles de données larges et diversifiés. Quelques exemples incluent la prévision météorologique, les projections de victoire de match, les prédictions économiques, etc. - K-plus proches voisins (KNN) : Cet algorithme est utilisé pour prévoir la probabilité d'un seul point de données en fonction de la catégorie d'un groupe hétérogène de points de données autour de lui. K-plus proches voisins est une technique d'apprentissage supervisé qui évalue un "score informatif" pour "K" étiquettes et calcule les distances (comme Euclidienne) pour prédire la catégorie la plus proche. Classification à étiquettes multiples La classification à étiquettes multiples est une technique supervisée où les algorithmes prédisent plusieurs étiquettes comme étant un bon ajustement pour la variable indépendante. Elle combine les résultats de l'analyse de données et du prétraitement humain pour trier trois ou plus catégories pertinentes pour la variable de sortie. - Transformation de problème : Avec cette stratégie, vous pouvez convertir plusieurs sorties d'étiquettes en une seule sortie la plus pertinente pour résoudre la confusion. Au lieu de plusieurs valeurs de classe comme chien, acteur, mulet, l'algorithme attribue une sortie pertinente. La transformation de problème est essentielle pour la classification binaire où nous avons une cause et un résultat. - Adaptation d'algorithme : Avec cette technique, les modèles d'apprentissage automatique peuvent gérer efficacement plusieurs classes sans surajuster le modèle. Les exemples incluent KNN, Naïve Bayes, les arbres de décision, etc. - Boosting de gradient à étiquettes multiples : Cette technique met en évidence le gradient ou l'intervalle de confiance le plus pertinent d'une variable appartenant à une certaine catégorie. Les gradients qui sont mis en évidence pendant la phase de test sont les étiquettes qui sont attribuées à la fin. Régression à étiquettes multiples La régression à étiquettes multiples prédit plusieurs valeurs de sortie continues pour un seul point de données d'entrée. Contrairement à la classification à étiquettes multiples qui attribue plusieurs catégories aux données, cette approche modélise les relations entre les caractéristiques au sein des valeurs numériques (comme l'humidité ou les précipitations) et prédit ces valeurs pour prévoir les tendances météorologiques pour des activités comme l'atterrissage ou le décollage d'un vol, les retards de match, etc. Classification déséquilibrée La classification déséquilibrée est définie comme une technique supervisée pour gérer les classifications d'étiquettes inégales pendant le processus d'analyse. En raison de la disparité dans les relations linéaires, la prédiction de la classe finale peut devenir erronée. Parfois, elle peut également afficher le cas de faux positifs dans les données de test qui classifient de manière incorrecte les données invisibles. Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ? L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des algorithmes pour analyser des ensembles de données non étiquetés sans supervision humaine. Contrairement à l'apprentissage supervisé, dans lequel nous savons quels résultats attendre, cette méthode vise à découvrir des modèles et à révéler des informations sur les données sans entraînement ou étiquettes préalables. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour détecter des corrélations au sein des ensembles de données, des relations et des modèles au sein des variables et des tendances cachées et des compositions de comportement pour automatiser le processus d'étiquetage des données. Les exemples incluent la détection d'anomalies, la réduction de la dimensionnalité, etc. Exemples d'apprentissage non supervisé Quelques cas d'utilisation quotidiens de l'apprentissage non supervisé incluent les suivants : - Segmentation de la clientèle : Les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage non supervisé pour générer des profils de persona d'acheteurs en regroupant les traits, comportements ou modèles communs de leurs clients. Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait utiliser la segmentation de la clientèle pour identifier les acheteurs à petit budget, les acheteurs saisonniers et les clients de grande valeur. Avec ces profils en tête, l'entreprise peut créer des offres personnalisées et des expériences sur mesure pour répondre aux préférences de chaque groupe. - Détection d'anomalies : Dans la détection d'anomalies, l'objectif est d'identifier les points de données qui dévient du reste de l'ensemble de données. Étant donné que les anomalies sont souvent rares et varient largement, les étiqueter comme faisant partie d'un ensemble de données étiqueté peut être difficile, donc les techniques d'apprentissage non supervisé sont bien adaptées pour identifier ces raretés. Les modèles peuvent aider à découvrir des modèles ou des structures au sein des données qui indiquent un comportement anormal afin que ces déviations puissent être notées comme des anomalies. La surveillance des transactions financières pour détecter un comportement frauduleux en est un exemple principal. Types de clustering d'apprentissage non supervisé Les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont les mieux adaptés pour des tâches complexes dans lesquelles les utilisateurs souhaitent découvrir des modèles précédemment non détectés dans les ensembles de données. Trois types de haut niveau d'apprentissage non supervisé sont le clustering, l'association et la réduction de la dimensionnalité. Il existe plusieurs approches et techniques pour ces types. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour détecter les relations internes entre les points de données non étiquetés pour prédire un score d'incertitude et tenter d'attribuer la bonne catégorie via le traitement d'apprentissage automatique. Clustering en apprentissage non supervisé Le clustering est une technique d'apprentissage non supervisé qui divise les données non étiquetées en groupes, ou, comme le nom l'indique, en clusters, en fonction des similitudes ou des différences entre les points de données. Les algorithmes de clustering recherchent des groupes naturels dans les données non catégorisées. Par exemple, un algorithme d'apprentissage non supervisé pourrait prendre un ensemble de données non étiqueté de divers animaux terrestres, aquatiques et aériens et les organiser en clusters en fonction de leurs structures et similitudes. Les algorithmes de clustering incluent les types suivants : - Clustering K-means : K-means est un algorithme largement utilisé pour partitionner les données en K-clusters qui partagent des caractéristiques et des attributs similaires. La distance de chaque point de données par rapport au centroïde de ces clusters est calculée. Le cluster le plus proche est la catégorie pour ce point de données. Cette technique est mieux utilisée pour la segmentation de la clientèle ou l'analyse des sentiments. - Analyse en composantes principales : L'analyse en composantes principales décompose les données en moins de composants, également appelés composantes principales. Elle est principalement utilisée pour la réduction de la dimensionnalité, la détection d'anomalies et la réduction du spam. - Modèles de mélange gaussien : Il s'agit de modèles de clustering probabilistes où les données d'entrée sont examinées pour des corrélations, des modèles et des tendances internes. L'algorithme attribue un score de probabilité à chaque point de données et détecte la bonne catégorie. Cette technique est également connue sous le nom de clustering doux, car elle donne une inférence de probabilité à un point de données. Association dans le clustering d'apprentissage non supervisé Dans cette approche basée sur des règles d'apprentissage non supervisé, les algorithmes d'apprentissage recherchent des corrélations et des relations de type si-alors entre les points de données. Cette technique est couramment utilisée pour analyser les habitudes d'achat des clients, permettant aux entreprises de comprendre les relations entre les produits pour optimiser leurs placements de produits et leurs stratégies de marketing ciblé. Imaginez un magasin d'alimentation souhaitant mieux comprendre quels articles leurs clients achètent souvent ensemble. Le magasin dispose d'un ensemble de données contenant une liste de courses, chaque course détaillant quels articles dans le magasin un client a achetés. Le magasin peut tirer parti de l'association pour rechercher les articles que les clients achètent fréquemment lors d'un même voyage de courses. Ils peuvent commencer à déduire des règles si-alors, telles que : si quelqu'un achète du lait, il achète souvent aussi des biscuits. Ensuite, l'algorithme pourrait calculer la confiance et la probabilité qu'un client achète ces articles ensemble à travers une série de calculs et d'équations. En découvrant quels articles les clients achètent ensemble, le magasin d'alimentation peut déployer des tactiques telles que placer les articles les uns à côté des autres pour encourager leur achat ensemble ou offrir un prix réduit pour acheter les deux articles. Le magasin rendra les courses plus pratiques pour ses clients et augmentera les ventes. Réduction de la dimensionnalité La réduction de la dimensionnalité est une technique d'apprentissage non supervisé qui réduit le nombre de caractéristiques ou de dimensions dans un ensemble de données, facilitant ainsi la visualisation des données. Elle fonctionne en extrayant les caractéristiques essentielles des données et en réduisant celles qui sont non pertinentes ou aléatoires sans compromettre l'intégrité des données originales. Choisir entre l'apprentissage supervisé et non supervisé Sélectionner le modèle d'entraînement approprié pour atteindre vos objectifs commerciaux et les résultats souhaités dépend de vos données et de leur cas d'utilisation. Considérez les questions suivantes lorsque vous décidez si l'apprentissage supervisé ou non supervisé fonctionnera le mieux pour vous : - Travaillez-vous avec un ensemble de données étiqueté ou non étiqueté ? Quelle est la taille de l'ensemble de données avec lequel votre équipe travaille ? Vos données sont-elles étiquetées ? Ou vos data scientists ont-ils le temps et l'expertise pour valider et étiqueter vos ensembles de données en conséquence si vous choisissez cette voie ? N'oubliez pas que les ensembles de données étiquetés sont indispensables si vous souhaitez poursuivre l'apprentissage supervisé. - Quels problèmes espérez-vous résoudre ? Voulez-vous entraîner un modèle pour vous aider à résoudre un problème existant et donner un sens à vos données ? Ou voulez-vous travailler avec des données non étiquetées pour permettre à l'algorithme de découvrir de nouveaux modèles et tendances ? Les modèles d'apprentissage supervisé fonctionnent mieux pour résoudre un problème existant, comme faire des prédictions à l'aide de données préexistantes. L'apprentissage non supervisé fonctionne mieux pour découvrir de nouvelles informations et modèles dans les ensembles de données. Apprentissage supervisé vs non supervisé : différences clés Voici un résumé des principaux différenciateurs entre l'apprentissage supervisé et non supervisé qui explique les paramètres et les applications des deux types de modélisation d'apprentissage automatique : | | Apprentissage supervisé | Apprentissage non supervisé | |---|---|---| | Données d'entrée | Nécessite des ensembles de données étiquetés | Utilise des ensembles de données non étiquetés | | Objectif | Prédire un résultat ou classer les données en conséquence (c'est-à-dire que vous avez un résultat souhaité en tête) | Découvrir de nouveaux modèles, structures ou relations entre les données | | Types | Deux types courants : classification et régression | Clustering, association et réduction de la dimensionnalité | | Cas d'utilisation courants | Détection de spam, reconnaissance d'images et d'objets, et analyse du sentiment des clients | Segmentation de la clientèle et détection d'anomalies | Supervisez ou non, comme vous le voyez Que vous choisissiez une technique non supervisée ou supervisée, l'objectif final devrait être de faire la bonne prédiction pour vos données. Bien que les deux stratégies aient leurs avantages et anomalies, elles nécessitent des ressources, une infrastructure, une main-d'œuvre et une qualité de données différentes. Les deux apprentissages supervisé et non supervisé sont en tête des classements dans leur propre domaine, et l'avenir des industries repose sur eux. Apprenez-en plus sur les modèles d'apprentissage automatique et comment ils entraînent, segmentent et analysent les données pour prédire des résultats réussis.