 Comment fonctionne l'apprentissage non supervisé ?
L'apprentissage non supervisé est un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui ne nécessite pas de données étiquetées et utilise des techniques d'exploration de données afin d'apprendre à partir de données non étiquetées. Dans l'apprentissage non supervisé, les données sont regroupées ou organisées en fonction de caractéristiques similaires. Le cluster ou le groupe de données est ensuite utilisé pour trouver des corrélations et des modèles entre les données, qui deviennent alors les critères appris. Ce processus aide l'algorithme à apprendre sans aucune donnée de formation préalable, ce qui le rend différent des algorithmes d'apprentissage supervisé. Le modèle appris est ensuite utilisé pour faire des prédictions. Les prédictions faites par l'algorithme d'apprentissage non supervisé dépendent des données disponibles et de la capacité de l'algorithme à identifier les corrélations et les modèles.