Apprentissage non-supervisé

Dans le domaine informatique, l'apprentissage non-supervisé (parfois dénommé « clustering ») est une méthode d'apprentissage automatique. Il s'agit pour un logiciel de diviser un groupe hétérogène de données, en sous-groupes de manière à ce que les données considérées comme les plus similaires soient associées au sein d'un groupe homogène et qu'au contraire les données considérées comme différentes se retrouvent dans d'autres groupes distincts ; l'objectif étant de permettre une extraction de connaissance organisée à partir de ces données

Sommaire

Spécificités

Cette méthode se distingue de l'apprentissage supervisé par le fait qu'il n'y a pas de sortie a priori.
Dans l'apprentissage non-supervisé il y a en entrée un ensemble de données collectées. Ensuite le programme traite ces données comme des variables aléatoires et construit un modèle de « densités jointes » pour cet ensemble de données.

Utilisations

L'apprentissage non-supervisé peut aussi être utilisé en conjonction avec une inférence bayésienne pour produire des probabilités conditionnelles pour chaque variable aléatoire étant donné les autres.

Une autre forme d'apprentissage non-supervisé est le partitionnement de données qui n'est pas toujours probabiliste.


Voir aussi

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Bibliographie

Notes et références


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