Evaluer efficacement les données grâce à l'apprentissage non supervisé

Jan Schäfer

Les débuts de l'apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning) remontent aux années 60. C'est à cette époque que les entreprises ont commencé à introduire des algorithmes de clustering pour catégoriser leurs données. Dans les années 90, des méthodes telles que l'analyse en composantes principales ont été ajoutées pour aider à l'analyse des volumes de données qui continuaient à augmenter.

Au début des années 2000, l'apparition du Big Data a rapidement montré que les méthodes utilisées jusqu'alors ne suffisaient plus pour générer efficacement une véritable valeur ajoutée à partir des données. Les entreprises avaient plutôt besoin de techniques leur permettant également de faire des prévisions pour leurs processus. Dans ce contexte, l'apprentissage non supervisé basé sur l'IA est devenu une composante élémentaire de l'analyse des données. Nous vous montrons comment fonctionne l'apprentissage non supervisé, en quoi il se distingue des techniques apparentées et comment vous pouvez en profiter dans la pratique avec votre entreprise. 

L'essentiel en bref

  • L'apprentissage non supervisé reconnaît, sans instructions préalables, des modèles et des structures dans des données non étiquetées.
  • Les domaines d'application de l'apprentissage non supervisé sont, entre autres, le Natural Language Processing (NLP) et le contrôle de qualité.
  • Konfuzio est votre interlocuteur pour l'extraction et l'évaluation automatisées de données non labellisées dans les documents. Testez le logiciel gratuitement dès maintenant !
définition de l'apprentissage non supervisé

Apprentissage non supervisé - Définition

L'apprentissage non supervisé est une approche dans le domaine de l'éducation. Apprentissage automatiqueIl s'agit d'un processus dans lequel un algorithme reconnaît des modèles et des structures dans des données, sans instructions ni exemples préalables. Contrairement à l'apprentissage supervisé et semi-supervisé, l'apprentissage non supervisé permet aux algorithmes d'apprendre exclusivement à partir de données non étiquetées, c'est-à-dire de données qui ne sont pas identifiées par des caractéristiques, des propriétés ou des classifications.

L'apprentissage non supervisé tente de reconnaître des modèles dans les données d'entrée qui se distinguent du bruit sans structure. Pour ce faire, il existe différentes méthodes telles que l'analyse en cluster, les règles d'association et la réduction de la dimensionnalité.

Les entreprises utilisent l'apprentissage non supervisé dans différents domaines d'application. Elles l'utilisent par exemple pour identifier des groupes similaires de points de données, pour découvrir des structures cachées dans les données et pour trouver de nouveaux critères de catégorisation. Cela signifie que

L'apprentissage non supervisé permet, dans un contexte commercial, de concevoir des processus plus efficaces et de prendre des décisions plus éclairées.

Dans la pratique, la technique est utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, la Traitement des langues et la détection d'anomalies.

Apprentissage non supervisé vs. apprentissage supervisé 

L'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé sont deux approches importantes de l'apprentissage automatique. L'apprentissage non supervisé se concentre sur la découverte de modèles dans les données, sans instructions préalables. Pour cela, il n'a pas besoin d'exemples labellisés. En effet : le modèle apprend de manière autonome les structures et les relations dans les données.

En revanche, l'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour faire des prédictions. Le modèle apprend à partir d'exemples existants et est ainsi en mesure de classer ou de prédire de nouvelles données non étiquetées. Pour ce faire, les entreprises doivent fournir au modèle des instructions claires sous la forme de paires d'entrées-sorties.

Une autre différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé est que les entreprises utilisent l'apprentissage non supervisé pour le clustering et la réduction des dimensions, tandis qu'elles utilisent l'apprentissage supervisé principalement pour la classification et la régression. Ces deux approches sont toutefois des outils précieux dans l'apprentissage automatique pour exploiter efficacement la valeur des données.

Apprentissage non supervisé vs. apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage non supervisé et l'apprentissage semi-supervisé sont deux paradigmes de l'apprentissage automatique qui se distinguent par la manière dont ils traitent les données étiquetées et non étiquetées.

Alors que dans l'apprentissage non supervisé, les algorithmes apprennent uniquement à partir de données non étiquetées, les méthodes d'apprentissage semi-supervisé utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées.

L'objectif de l'apprentissage semi-supervisé est d'améliorer la précision des prédictions en utilisant les modèles présents dans les données non étiquetées.

Contrairement à l'apprentissage supervisé, dans lequel toutes les données sont étiquetées, l'apprentissage semi-supervisé est utile lorsqu'il est difficile ou coûteux de collecter un grand nombre de données étiquetées. Il est également pratique lorsque l'extraction manuelle des caractéristiques pertinentes des données est un défi.

Apprentissage non supervisé vs. apprentissage par renforcement

Apprentissage non supervisé et Apprentissage par renforcement (en français apprentissage par renforcement) se distinguent par la manière dont ils traitent les données étiquetées et non étiquetées.

Contrairement à l'apprentissage non supervisé, les algorithmes de l'apprentissage par renforcement apprennent en interagissant avec leur environnement. L'objectif est de trouver une stratégie optimale pour réaliser une tâche donnée. Pour ce faire, l'apprentissage par renforcement utilise un système de récompense pour entraîner l'algorithme. En d'autres termes, l'algorithme reçoit une récompense pour chaque action correcte et une punition pour chaque action incorrecte. Le reinforcement learning est surtout utilisé dans la robotique, la théorie des jeux et l'informatique. Automatisation à l'utilisation.

méthodes d'apprentissage non supervisé

Méthodes d'apprentissage non supervisé

Selon le contexte des exigences, les entreprises misent sur une méthode d'apprentissage non supervisé différente. Les 3 techniques suivantes sont particulièrement courantes :

Analyse en cluster

Les entreprises utilisent l'analyse de cluster pour identifier des regroupements naturels de points de données dans un ensemble de données. Cela se fait sur la base de similitudes ou de modèles entre les points de données. L'idée est de regrouper dans le même cluster les points de données qui se ressemblent d'une certaine manière, tandis que les points de données peu similaires se retrouvent dans des clusters différents.

Exemple pratique

Imaginez qu'une entreprise collecte des données sur le comportement d'achat de ses clients, y compris des informations sur les achats, les niveaux de revenus et les groupes d'âge. Grâce à l'analyse par grappes, l'entreprise classe les clients en différents groupes en fonction de leur comportement d'achat commun. Ces groupes peuvent par exemple être appelés "acheteurs sensibles au prix", "acheteurs soucieux de leur santé" et "amateurs de marques de luxe". L'entreprise développe ensuite une stratégie marketing ciblée pour chacun de ces groupes. Cela permet d'augmenter la satisfaction des clients et le chiffre d'affaires.

Règles d'association

Les entreprises utilisent souvent les règles d'association dans l'analyse des données transactionnelles afin de découvrir des modèles et des relations entre différents produits ou variables. L'objectif est d'établir des règles qui montrent comment différents éléments sont liés entre eux.

Exemple pratique

Un exemple classique est l'analyse du panier d'achat. Grâce à celle-ci, les détaillants constatent par exemple que les clients qui achètent des couches-culottes achètent souvent aussi du chocolat. Cela pourrait être résumé dans une règle d'association telle que "si un client achète des couches, il y a de fortes chances qu'il achète également du chocolat". Un supermarché utilise ce constat pour optimiser l'emplacement des couches et du chocolat dans le magasin afin d'augmenter les ventes des deux produits.

Réduction de la dimensionnalité

La réduction de la dimensionnalité est une technique qui permet de réduire le nombre de caractéristiques ou de dimensions dans un ensemble de données tout en conservant les informations importantes. Une méthode fréquemment utilisée à cet effet est l'analyse en composantes principales (ACP).

Exemple pratique

Supposons qu'une entreprise dispose d'un ensemble de données contenant des images de milliers de pixels. Chaque pixel représente une caractéristique et la grande dimensionnalité rend l'analyse et le traitement difficiles. Avec l'ACP, l'entreprise analyse les corrélations entre les pixels et identifie un nombre plus restreint de "composantes principales" qui expliquent la plus grande variance dans les données. Avec une représentation réduite des données, l'entreprise est désormais en mesure de visualiser les données ou d'améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique.

apprentissage non supervisé domaines d'application

Domaines d'application de l'apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé trouve des applications dans d'innombrables domaines. La liste suivante des domaines d'application possibles n'est donc qu'un exemple et n'est en aucun cas exhaustive. En fin de compte, les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage non supervisé partout où de grandes quantités de données non labellisées sont générées :

Segmentation d'images en médecine

Dans le traitement des images médicales, la segmentation des images est une étape cruciale. Dans ce cas, les images médicales, telles que les radiographies ou les scanners IRM, sont divisées en différentes régions du corps ou organes. Des algorithmes d'apprentissage non supervisé analysent ces images et identifient les zones qui vont ensemble en raison de similitudes de luminosité, de texture ou d'autres caractéristiques. Cela permet aux médecins d'examiner plus précisément des zones spécifiques de l'image et les aide ainsi à poser des diagnostics et à planifier des traitements. Par exemple, les médecins peuvent ainsi identifier avec précision les tumeurs, les vaisseaux sanguins ou les structures tissulaires et garantir les meilleurs soins possibles aux patients.

Détection d'anomalies dans la cybersécurité

Dans le domaine de la cybersécurité, la détection d'anomalies est essentielle pour identifier rapidement les violations potentielles de la sécurité. Les entreprises utilisent des algorithmes d'apprentissage non supervisé pour modéliser le comportement normal des systèmes informatiques ou des réseaux. Ces modèles saisissent la manière dont les utilisateurs, les programmes et les appareils se comportent normalement et détectent ainsi les écarts ou les activités inhabituelles. Ces déviations peuvent ensuite être appliquées à Cyber-attaquesdes infections par des logiciels malveillants ou d'autres menaces de sécurité. En détectant ces anomalies à un stade précoce, les entreprises sont en mesure de prendre des contre-mesures immédiates.

Traitement du langage naturel

Dans le traitement du langage naturel, l'apprentissage non supervisé utilise des données textuelles pour identifier automatiquement des thèmes ou des clusters de documents. Cela permet une analyse approfondie de grandes quantités de texte. Par exemple, les entreprises partagent classer les factures entrantes par catégorie ou par client, en fonction de leur contenu. Cela permet d'automatiser le classement des factures ainsi que la vérification des entrées de compte.

Analyse financière

En finance, l'apprentissage non supervisé joue un rôle important dans l'optimisation des portefeuilles et l'identification des stratégies de trading. En analysant les données historiques du marché, les algorithmes regroupent les instruments financiers qui présentent des mouvements de prix similaires. Ces regroupements permettent aux investisseurs de créer des portefeuilles bien diversifiés afin de minimiser les risques et de maximiser les rendements. En outre, les algorithmes utilisés identifient des modèles dans les données financières qui indiquent des stratégies de trading. Par exemple, ils détectent les tendances saisonnières ou les corrélations entre différents actifs.

Systèmes de recommandation dans le commerce électronique

Dans le commerce électronique, les approches d'apprentissage non supervisé analysent le comportement des clients et recommandent des produits ou des services en fonction des intérêts individuels. Cela se fait souvent en identifiant des modèles et des similitudes entre les préférences et le comportement d'achat de différents clients. Par exemple, les systèmes de recommandation musicale sur les plateformes de streaming suggèrent des chansons qui correspondent aux préférences d'écoute d'un utilisateur donné. Ces recommandations personnalisées améliorent l'expérience d'achat et augmentent la satisfaction des clients.

Génomique et bio-informatique

En génomique et en bio-informatique, les techniques d'apprentissage non supervisé jouent un rôle important dans l'analyse des données d'expression génique et des séquences de gènes. Elles aident à regrouper les gènes qui ont des fonctions ou des structures similaires. Cela permet aux chercheurs d'identifier les gènes impliqués dans certains processus biologiques ou liés à certaines maladies. Par exemple, les gènes qui jouent un rôle dans le développement du cancer pourraient être regroupés en clusters afin d'étudier leurs fonctions et interactions. Ces découvertes sont d'une importance capitale pour le développement de médicaments et la recherche sur les maladies.

Segmentation de la clientèle dans la recherche marketing

Dans le domaine de la recherche marketing, les entreprises utilisent l'apprentissage non supervisé pour diviser les clients en différents segments ou clusters, sur la base de leur comportement d'achat, de leurs préférences et d'informations démographiques. Cela permet aux entreprises de développer des stratégies marketing ciblées pour chaque segment. Par exemple, les commerçants regroupent les clients qui achètent souvent des produits de sport dans un cluster, tandis qu'ils regroupent les clients qui préfèrent les articles de mode dans un autre cluster. En s'adressant aux clients de ces segments avec des offres et des messages publicitaires sur mesure, les entreprises augmentent la satisfaction des clients et les ventes.

Prévention de la fraude dans le secteur bancaire

Les institutions financières utilisent des algorithmes d'apprentissage non supervisé pour modéliser le comportement normal de leurs clients en matière de transactions. En analysant les données de transaction, ils détectent les écarts par rapport à ce comportement normal. Ces écarts peuvent être le signe d'activités frauduleuses, comme le vol d'informations de cartes de crédit ou l'accès non autorisé à des comptes bancaires. La détection précoce de telles anomalies permet aux institutions financières d'agir rapidement pour identifier et combattre les fraudes. Cela permet non seulement de protéger les actifs financiers des clients, mais aussi de renforcer leur confiance dans les Banque.

Contrôle de la qualité dans la production

Dans l'industrie manufacturière, l'assurance qualité identifie les produits défectueux et les élimine avant qu'ils n'atteignent le marché. Les méthodes d'apprentissage non supervisé analysent les modèles dans les données des capteurs et les processus de production afin d'identifier les écarts par rapport aux modèles normaux. Ces écarts peuvent indiquer des problèmes de qualité, des dysfonctionnements de machines ou des défauts de matériaux. La détection précoce des problèmes de qualité permet aux fabricants de prendre rapidement des mesures pour améliorer la qualité des produits et minimiser les rebuts. 

Reconnaissance vocale

La reconnaissance automatique de la parole utilise des techniques telles que les Hidden Markov Models (HMMs) pour reconnaître et catégoriser les phonèmes (unités sonores) dans le langage parlé. C'est la base de la traduction et de la transcription du langage parlé en texte.

Les entreprises utilisent des systèmes de reconnaissance vocale dans différentes applications, des assistants vocaux comme Siri et Alexa à la reconnaissance vocale dans les centres d'appels et aux programmes de dictée pour les dossiers médicaux.

L'apprentissage non supervisé permet une reconnaissance et une interprétation robustes du langage humain, ce qui améliore considérablement la communication et l'interaction entre les hommes et les machines.

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Avantages de l'apprentissage non supervisé

Nous connaissons déjà quelques cas d'application de l'apprentissage non supervisé. Afin de pouvoir Mieux comprendre le potentielNous nous penchons sur les avantages que les entreprises, quel que soit leur secteur d'activité, peuvent tirer de cette technologie. 

AvantageExplicationExemple
Reconnaissance des formesL'apprentissage non supervisé aide à découvrir automatiquement des modèles et des structures dans les données, sans avoir besoin de connaissances ou d'exemples préalables. Cela permet d'identifier des relations cachées dans des ensembles de données.Une entreprise analyse les données de vente et utilise l'apprentissage non supervisé pour découvrir des schémas dans le comportement d'achat des clients qui n'étaient pas évidents auparavant, comme l'achat commun fréquent de certains produits.
Classification des données inconnuesL'apprentissage non supervisé classe les nouveaux points de données dans des clusters ou des groupes déjà identifiés lorsque de nouvelles données apparaissent et doivent être classées dans des catégories existantes.Une boutique en ligne classe automatiquement les nouveaux produits dans des catégories en fonction de leurs caractéristiques et de leurs similitudes avec les produits déjà existants.
Réduction des donnéesGrâce aux techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'ACP, l'apprentissage non supervisé réduit le nombre de caractéristiques ou de dimensions dans un ensemble de données. Cela simplifie le traitement et la visualisation des données sans perdre d'informations importantes.Dans le domaine de l'imagerie médicale, l'apprentissage non supervisé réduit le nombre de caractéristiques dans les tomodensitogrammes afin de les analyser plus rapidement sans perdre d'informations diagnostiques.
AutomatisationL'apprentissage non supervisé automatise les processus d'analyse en reconnaissant de manière autonome les modèles et les structures dans de grandes quantités de données. Cela permet d'économiser du temps et des ressources lors de l'interprétation manuelle des données.Une entreprise de logistique optimise automatiquement les itinéraires en fonction des données de trafic et des modèles de livraison, sans intervention humaine.
Découverte d'anomaliesCette méthode est parfaitement adaptée à la détection d'écarts ou d'anomalies dans les données, ce qui est indispensable dans le domaine de la cybersécurité pour identifier rapidement les violations potentielles de la sécurité.Un système de sécurité détecte une activité inhabituelle sur le réseau qui indique une possible cyberattaque, même en l'absence de modèles d'attaque connus.
PersonnalisationDans les applications telles que les systèmes de recommandation, les entreprises utilisent la technologie pour générer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs en fonction de leurs intérêts et de leurs préférences. Cela permet d'améliorer l'expérience utilisateur et d'accroître la satisfaction des clients.Un service de streaming recommande des films et des séries en se basant sur les habitudes de visionnage d'un utilisateur afin d'augmenter la probabilité qu'il soit satisfait.
Meilleure prise de décisionL'identification de modèles et de corrélations dans les données grâce à l'apprentissage non supervisé contribue à la prise de décisions plus éclairées, notamment dans des domaines tels que l'économie, la finance et la santé.Un analyste financier analyse les données du marché et prend des décisions d'investissement plus éclairées sur la base de modèles non surveillés afin d'optimiser le portefeuille d'un client.

Les défis de l'apprentissage non supervisé

Pour exploiter pleinement le potentiel de l'apprentissage non supervisé, les entreprises doivent préparer minutieusement l'utilisation et l'analyse de leurs données. Ce faisant, elles se heurtent à ces défis :

Manque de données Ground Truth

L'apprentissage non supervisé est basé sur des données non labellisées. Cela signifie qu'il n'existe pas de données de référence claires ou de "vérité terrain" pour évaluer la performance du modèle. Cela rend difficile la vérification et l'évaluation des résultats. Exemple : supposons que vous disposiez de données sur les transactions financières et que vous souhaitiez détecter les transactions frauduleuses, sans marquage préalable des transactions comme "frauduleuses" ou "non frauduleuses". En l'absence de données de vérité terrain permettant de catégoriser clairement les transactions, il est difficile de développer un modèle capable de distinguer les transactions frauduleuses des transactions légitimes.

Choisir le bon nombre de clusters

Dans l'analyse par clusters, le choix du nombre optimal de clusters est un défi important. Un nombre incorrect entraîne des clusters peu clairs ou excessivement fins. En outre, il est possible que la technologie passe à côté de modèles importants. Exemple : Dans la segmentation de la clientèle, vous souhaitez répartir les clients en groupes. Mais si vous choisissez trop de clusters, vous aurez du mal à interpréter l'importance ou les différences entre les groupes.

Initialisation des centres de clustering

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé tels que K-Means nécessitent la sélection de positions initiales pour les centres de cluster. Le choix d'initialisations défavorables conduit à ce que le modèle soit en minima locaux reste bloqué. Exemple : lors de l'application de K-Means à des données géographiques, le mauvais choix des positions initiales fait que les clusters ne se répartissent pas efficacement dans différentes régions géographiques.

Évolutivité

L'apprentissage non supervisé sur de grands ensembles de données nécessite généralement une grande puissance de calcul. La mise à l'échelle des algorithmes pour gérer de grandes quantités de données est donc souvent un défi technique pour les entreprises. Ainsi, si une entreprise analyse par exemple des messages de médias sociaux en temps réel, elle doit s'assurer que son algorithme d'apprentissage non supervisé est évolutif afin de pouvoir traiter la quantité toujours croissante de données disponibles.

Qualité des données

L'apprentissage non supervisé est susceptible de générer du bruit et des valeurs aberrantes dans les données. Si les données sont de mauvaise qualité ou fortement contaminées, cela conduit à des clusters ou des modèles peu fiables. Par exemple, si vous utilisez des données textuelles pour le clustering de sujets et qu'il y a beaucoup de fautes d'orthographe ou de textes peu clairs, cela conduit à des clusters imprécis ou confus.

Interprétabilité

L'interprétation des résultats de l'apprentissage non supervisé n'est pas toujours facile. En effet : les modèles générés sont souvent abstraits et difficiles à comprendre. Les entreprises ont donc besoin de compétences pour évaluer correctement les données. Exemple : un modèle d'apprentissage non supervisé pour le placement de produits peut identifier des modèles dans les comportements d'achat qui sont difficiles à comprendre pour les entreprises, comme la préférence pour des produits en fonction des échantillons de couleur sur les emballages.

Overfitting

Les modèles d'apprentissage non supervisé sont vulnérables à OverfittingLa plupart du temps, les entreprises ne régulent pas le nombre de clusters ou la complexité du modèle de manière adéquate. Cela conduit à une mauvaise généralisation sur de nouvelles données. Par exemple, si vous réglez le nombre d'éléments de clustering trop élevé, un algorithme de clustering aura tendance à prendre en compte des points de données bruyants et à créer trop de clusters qui n'existent pas vraiment.

Choisir le bon algorithme

Il existe une multitude d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Choisir le bon algorithme pour un ensemble de données ou un problème donné est donc une décision complexe. Un algorithme incorrect conduit à des résultats sous-optimaux. Exemple : Si vous développez un modèle pour la reconnaissance d'images et que vous optez pour un algorithme de clustering de texte, les performances seront probablement mauvaises, car l'algorithme n'est pas adapté aux images.

Perte d'informations lors de la réduction de la dimensionnalité

La réduction de la dimensionnalité, comme l'ACP, présente le risque de perdre des informations importantes dans les données. Il est donc essentiel de choisir les bonnes dimensions à conserver. Exemple : lorsque l'ACP est utilisée pour réduire la dimensionnalité des données génétiques, des marqueurs génétiques importants sont perdus, ce qui entraîne une représentation moins informative.

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