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 non observées 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.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ? 

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique (ML) qui utilise des jeux de données étiquetés pour identifier les motifs 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 

Voici quelques-unes des applications les plus courantes de l'apprentissage supervisé : 

• 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 email (ou entrée), comme l'adresse email de l'expéditeur, la ligne d'objet et le corps du message, et les motifs que le modèle apprend.  
• Reconnaissance d'objets et reconnaissance d'images : Nous pouvons entraîner des modèles sur un grand jeu de données d'images étiquetées, comme 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 des sentiments 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 clients en conséquence.
• Reconnaissance faciale : Des données supervisées étiquetées sont utilisées pour prédire des images étrangères à partir de photos, vidéos ou plans en les comparant avec les 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 éléments non désirés afin de prévenir les obstructions dans les véhicules ou dispositifs auto-assistés. Il nécessite une supervision humaine minimale pour détecter des objets non observés 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 exploite à la fois les jeux de données d'entraînement et de test pour affiner la génération de sorties et authentifier les individus efficacement. 
• Modélisation prédictive : L'apprentissage supervisé est une stratégie largement acceptée pour prévoir les tendances et 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 sorties. Une sortie précise conduit à une meilleure analyse prescriptive, ce qui implique un mémorandum plus stratégique et structuré pour le futur plan d'action. 
• 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 action. Basé sur le jeu de données audio entraîné et testé, les utilisateurs peuvent traiter et convertir des commandes vocales en flux de travail automatisés en temps réel ou écrits. 

Types de classification en 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 non observées. Basé sur 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 classification binaire et il existe cinq types de classification en 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 des tendances ou prévisions de ventes. 
• Régression logistique : La régression logistique fonctionne avec des jeux de données plus larges et rationalise la probabilité de catégorie de la variable pour former de bons modèles d'ajustement. Basé sur la distribution probabiliste, elle assigne une catégorie particulière pour 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 des arbres 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 campagnes. Quelques exemples populaires de modèles de séries temporelles incluent les réseaux neuronaux récurrents, les modèles de mémoire à long court terme (LSTM), etc. 
• Naive Bayes : Naive Bayes isole les attributs des données étiquetées et analyse les caractéristiques individuelles, assigne une distribution de probabilité et teste quelle catégorie est la plus adaptée sans surajuster le modèle d'apprentissage automatique.

Classification à classes multiples

Dans cette technique de classification en apprentissage supervisé, les données non observées sont assignées 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 le test du modèle et améliorer la précision.  Cet algorithme est utilisé pour prédire des corrélations plus fortes, faire la moyenne des prédictions ou prédire des classes pour des jeux de données larges et diversifiés. Quelques exemples incluent la prévision météorologique, les projections de victoire de match, les prévisions économiques, etc. 
• K-plus proches voisins : 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 des sorties à étiquettes multiples en une seule sortie la plus pertinente pour résoudre la confusion. Au lieu de valeurs de classe multiples comme chien, acteur, mule, l'algorithme assigne 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 plusieurs classes efficacement sans surajuster le modèle. Les exemples incluent KNN, Naive Bayes, 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 assignées 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 assigne 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 incorrectement les données non observées.

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 motifs 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 motifs au sein des variables et des tendances cachées et des compositions comportementales 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 

Voici quelques cas d'utilisation quotidiens pour l'apprentissage non supervisé :

• Segmentation des clients : Les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage non supervisé pour générer des profils de personas d'acheteurs en regroupant les traits, comportements ou motifs communs de leurs clients. Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait utiliser la segmentation des clients pour identifier les acheteurs à petit budget, les acheteurs saisonniers et les clients à forte 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 motifs 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 est un exemple de premier plan.

Types de regroupement en apprentissage non supervisé

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont les mieux adaptés pour des tâches complexes dans lesquelles les utilisateurs souhaitent découvrir des motifs précédemment non détectés dans les ensembles de données. Trois types de haut niveau d'apprentissage non supervisé sont le regroupement, 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'assigner la bonne catégorie via le traitement d'apprentissage automatique.

Regroupement en apprentissage non supervisé

Le regroupement 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 regroupement 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 d'animaux terrestres, aquatiques et aériens et les organiser en clusters en fonction de leurs structures et similitudes. 

Les algorithmes de regroupement incluent les types suivants : 

• Regroupement K-means :  K-means est un algorithme largement utilisé pour partitionner les données en K-clusters qui partagent des caractéristiques et 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 des clients 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 : C'est un modèle de regroupement probabiliste où les données d'entrée sont scrutées pour des corrélations, motifs et tendances internes. L'algorithme assigne un score de probabilité pour chaque point de données et détecte la bonne catégorie. Cette technique est également connue sous le nom de regroupement souple, car elle donne une inférence de probabilité à un point de données.

Association dans le regroupement en apprentissage non supervisé

Dans cette approche basée sur des règles d'apprentissage non supervisé, les algorithmes d'apprentissage recherchent des corrélations et 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 acheté. 

Le magasin peut tirer parti de l'association pour rechercher des articles que les clients achètent fréquemment lors d'une même course. Ils peuvent commencer à déduire des règles si-alors, telles que : si quelqu'un achète du lait, il achète souvent aussi des cookies. 

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 

La sélection du 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 ?  Souhaitez-vous entraîner un modèle pour vous aider à résoudre un problème existant et donner un sens à vos données ? Ou souhaitez-vous travailler avec des données non étiquetées pour permettre à l'algorithme de découvrir de nouveaux motifs 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 motifs 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 :

Superviser ou non superviser, 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. 

En savoir plus sur les modèles d'apprentissage automatique et comment ils entraînent, segmentent et analysent les données pour prédire des résultats réussis.