En utilisant le passage ci-dessous, dans l'apprentissage automatique, qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé et est-il différent de l'apprentissage supervisé ?
Using the passage below, in Machine Learning, what is unsupervised learning and is it different from supervised learning?
Unsupervised learning can be understood in contrast to supervised learning. The latter requires a data set tagged by an expert to train the machine learning model. The former learns patterns directly from the (unlabeled or untagged) data.
L'apprentissage non supervisé peut être compris par opposition à l'apprentissage supervisé. Ce dernier nécessite un ensemble de données étiquetées par un expert pour former le modèle d'apprentissage automatique. L'apprentissage non supervisé apprend des modèles directement à partir des données (non étiquetées ou non marquées).
summarization
L'apprentissage non supervisé est un type d'algorithme qui apprend des modèles à partir de données non marquées. L'objectif est que, par mimétisme, qui est un mode d'apprentissage important chez l'homme, la machine soit obligée de construire une représentation concise de son monde, puis de générer un contenu imaginatif à partir de cette représentation.

Contrairement à l'apprentissage supervisé où les données sont étiquetées par un expert, par exemple "balle" ou "poisson", les méthodes non supervisées présentent une auto-organisation qui capture les modèles sous forme de densités de probabilité ou d'une 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.
fr