apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite. Ainsi, les méthodes non supervisées présentent une auto-organisation qui capture les modèles comme des densités de probabilité ou, dans le cas des réseaux de neurones, comme combinaison de préférences de caractéristiques neuronales encodées dans les poids et les activations de la machine. Les autres niveaux du spectre de supervision sont l'apprentissage par renforcement où la machine ne reçoit qu'un score de performance numérique comme guide, et l'apprentissage semi-supervisé où une petite partie des données est étiquetée. L'introduction dans un système d'une approche d'apprentissage non supervisé est un moyen d'expérimenter l'intelligence artificielle. En général, des systèmes d'apprentissage non supervisé permettent d'exécuter des tâches plus complexes que les systèmes d'apprentissage supervisé, mais ils peuvent aussi être plus imprévisibles. Même si un système d'IA d'apprentissage non supervisé parvient tout seul, par exemple, à faire le tri entre des chats et des chiens, il peut aussi ajouter des catégories inattendues et non désirées, et classer des races inhabituelles, introduisant plus de bruit que d'ordre.